實體鏈接是將自然語言中提到的概念與其存儲在知識庫中的規(guī)范形式連接起來的過程。例如，假設(shè)一個知識庫包含實體“ID3452 流感”，我們想要處理一些包含句子“患者有流感樣癥狀”的自然語言。實體鏈接模型會將“流感”一詞與知識庫實體“ID3452 流感”相匹配，從而允許對文本中引用的概念進(jìn)行消歧和規(guī)范化。實體鏈接的應(yīng)用范圍從幫助自動化數(shù)據(jù)抽取到幫助實時智能對話的規(guī)范化，可以實現(xiàn)文本分類和聚類；信息檢索；知識庫構(gòu)建；智能問答等應(yīng)用 。本次網(wǎng)絡(luò)研討會我們將以醫(yī)療領(lǐng)域的實體鏈接為例，方法也同樣適用于金融等其他各種領(lǐng)域。

NVIDIA NeMo 是一個用于構(gòu)建先進(jìn)的對話式 AI 模型的開源工具庫，它內(nèi)置集成了自動語音識別（ASR）、自然語言處理（NLP）和語音合成（TTS）的模型及方法。NeMo 可以快速加載先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練模型“開箱即用”，使用模型的配置文件“化繁為簡”，進(jìn)而快速完成包括 NLP 實體鏈接在內(nèi)的各類對話式 AI 子任務(wù)。

本次網(wǎng)絡(luò)研討會主要是面向于有 NLP 和語音人工智能開發(fā)需求的開發(fā)者朋友們。

醫(yī)療領(lǐng)域中的實體鏈接

NVIDIA NeMo 代碼解析

12 月 7 日，星期三，20:00 – 21:30

主要內(nèi)容

• 實體鏈接任務(wù)介紹

• 介紹醫(yī)療實體鏈接數(shù)據(jù)集

• 實體鏈接模型的訓(xùn)練和評估

• 實體鏈接的索引和推理查詢

演講嘉賓

李奕澎 | NVIDIA 企業(yè)開發(fā)者社區(qū)經(jīng)理

擁有多年數(shù)據(jù)分析建模、人工智能自然語言處理開發(fā)經(jīng)驗。在自動語音識別、自然語言處理、語音合成等對話式 AI 技術(shù)領(lǐng)域有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗與見解。曾開發(fā)法律、金融、保險文檔中基于實體抽取的智能問答系統(tǒng)，曾開發(fā)基于 NLP 知識抽取，KG 知識圖譜的建立的科研文檔智能檢索系統(tǒng)。

參與方式

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