借助百度大脑NLP的情感倾向分析功能与评论观点抽取功能，国美上线的“服务评分智能化解决方案”可自动分析用户评论并自动处理。“现在国美客服运营人力需求从5人降低到3人，负面问题处理率从60%飙升至，售后师傅的差评率也整体降低了7%。” 国美零售控股国美管家技术总监高旭说。

百度发布可持续学习AI系统_人孔检查井

“比如提到哈尔滨，人们会自然联想到黑龙江、省会、冰雪、等很多信息，但是对于机器来说，就需要算法去弥补。”百度自然语言处理部副总监忻舟在昨天（31日）百度开放日上说到，百度的ERNIE 通过学习词与实体的表达，使模型能够建模出哈尔滨与黑龙江的关系，可学到哈尔滨是黑龙江的省会以及哈尔滨是个冰雪城市，从而增强了机器对于人类语言的理解。

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央视网技术事业群副总经理朱立松在活动现场分享到：“当前传统视频生产运营面临着智能化生产、信息风险管控、内容创新等挑战，中央广播电视总台就人工智能赋能新媒体做出了大量的探索与尝试，而NLP技术是自动文摘、文本挖掘（文本分类）、信息检索等AI应用的基础。”

忻舟表示，目前，百度ERNIE 2.0的Fine-tuning代码和英文预训练模型已开源。

ERNIE 2.0可持续学习成亮点

什么是自然语言处理技术（NLP）？简单理解，NLP就是让机器能够理解人类的语言，是人和机器进行交流的技术。作为人工智能理解信息的核心手段，近年来NLP突破频频，并开始往更多垂直场景落地应用。

开放日当天，百度宣布ERNIE升级到了2.0版本。记者了解到，该框架支持增量引入词汇(lexical)、语法 (syntactic) 、语义 (semantic) 等3个层次的自定义预训练任务，能够捕捉训练语料中的词法、语法、语义等潜在信息。这些任务通过多任务学习对模型进行训练更新，每当引入新任务时，该框架可在学习该任务的同时，不遗忘之前学到过的信息。这也意味着，该框架可以通过持续构建训练包含词法、句法、语义等预训练任务，持续提升模型效果。

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人脑约有1000亿个神经元，神经元之间约有上万亿的突触连接，形成了迷宫般的网络连接。人们每天识字、阅读，看似简单的操作实际是由一个复杂的大脑系统来支撑，如何像大脑一样处理语言信息？这也成为人工智能深度学习的内在逻辑。

人机对话、问答系统、语言翻译......随着人工智能深度学习的发展，AI在各应用场景深耕有了更多可能。如果说人工智能的核心是认知，那么认知的核心技术之一就是“语义理解”。想了解更多关于人孔检查井的新闻动态请点击：www.xuanxinboligang.com