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百度NLP十年布局：翻越認知智能高山，架起通往現實世界的橋

2020-08-26 09:12

02 走進行業應用的深處

以往在談及NLP的應用門檻時，最常見的回答有兩個：一是技術相對落后的硬傷，二是缺乏相對獨立的場景。

對于第一個問題，經過大量真實應用場景淬煉的文心ERNIE已經給出了解決方案，全面降低了NLP的定制開發成本。

引用百度集團副總裁吳甜分享的一組數據：在數據標注方面，文心的語義理解能力可以降低90％的數據標注量；在算力方面，文心集成了ERNIE預訓練模型，可以節省90％的算力；在開發時長方面，傳統的開發方式需要一周的工作量，開發者在文心上僅需配置或編寫少量代碼，可以減少85％模型開發時長，進而全面降低NLP定制開發的成本。

對于第二個問題，針對NLP落地應用時的高頻場景，百度新發布或升級了一站式的場景化解決方案：

其一，面向企業文本場景的智能文檔分析平臺TextMind。

語義理解是NLP的基礎，也是應用場景最廣泛的服務。比如大多數企業的商業合同仍采用人工審核的方式，存在效率低下、漏查漏報等商業風險，TextMind基于OCR、NLP等技術，可以對20類文檔進行智能比對、解析、審核，與知識圖譜能力結合后能夠自動分析合同中隱含的法律風險。

其二，面向媒體行業進行場景升級的智能創作平臺。

百度智能創作平臺上線至今，已經自動創作了200多萬篇文章、超過15萬條短視頻、輔助創作的日均調用量超過35萬，累計落地20多家機構媒體。同時圍繞策、采、編、審的媒體工作場景，百度推出智能策劃、智能采編、智能審校三大場景方案，幫助媒體降低創作成本，提升創作效率。

其三，面向交互場景升級的智能對話定制與服務平臺UNIT。

UNIT上線以來已經服務了超過2．7萬開發者，支撐了超過10萬個智能對話應用，積累的知識條目總量達到2．4億，與用戶進行了超過4200億次交互。全新升級后的UNIT進一步降低了任務式對話、智能問答的定制成本，其中數據標注成本降低了30％以上，并且融合了新一代對話引擎以提升交互體驗。

其四，面向翻譯場景全新發布的AI同傳會議解決方案。

AI同傳并不是什么陌生的概念，百度在2017年就推出了同傳系統，衍生出了桌面助手、翻譯APP等產品。AI同傳會議解決方案主打的亮點是全場景、全流程，只需要一臺電腦和一部手機，就能迅速搭建出一套同傳服務，不僅可以隨時對專業術語進行干預，還能自動生成會議記錄。

值得一提的是，百度瞄準的四個場景分別對應了NLP領域的理解、生成、對話、翻譯，這樣的設計絕非無意之舉。

過去十年的時間里，百度語言與知識技術培養吸引了大量的全球頂尖人才，推出了以王海峰為代表的百度NLP“十年十人”。這些頂尖大牛們的技術信仰和探索精神，既向外界展示了百度的技術硬實力，也讓外界看到了百度加速NLP走向行業深處的拳拳之心。