贪心京东NLP实训营一期|完结无秘 【价值21800元】

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  • 文章介绍
  • 线上学习阶段
    项目一
    京东健康智能分诊项目
    “看病慢看病难”早已成为当今社会的常见现象,因此随着技术的发展,AI+医疗是目前最有潜力的应用场景之一,其中一个很大的痛点是很多人不清楚应该去哪个科室看病。互联网医生服务可以构建医生与患者之间的桥梁,京东通过智能分诊项目,可以根据用户提供的文字型的病情描述精准识别,并自动帮助用户判断需要去哪个分诊科室,有效减少在线问诊被反复多次转接的情况发生,提高科室分配的准确度,实现降本增效。
    这是一个经典的文本多分类项目。通过这个项目,学员可以扎实地掌握文本领域的相关技术如文本预处理、特征工程、词向量、分类模型、评价指标、模型部署等,并且通过完成一个完整的项目走完所有的必要流程。从技术的角度会涉及到tf-idf,word2vec,BERT向量,N-gram,FastText,TextCNN,SkipGram,CBOW,随机森林,XGBoost,Adagrad,Adam等技术和Flask,Docker,Jenkins等部署工具的使用。
    知识点

    tf-idf, Word2vec, FastText

    TextCNN

    XGBoost、LightGBM

    文本特征工程

    模型部署

    授课安排
    第一周
    文本处理与特征工程

    Bag of Words模型

    从tf-idf到Word2Vec

    SkipGram与CBOW

    Hierarhical Softmax与Negative Sampling

    FastText

    N-gram与平滑操作

    文本特征工程

    工具的使用:Gensim、Sklearn、jieba的使用

    专题:如果阅读科研论文

    项目:京东健康智能分诊项目讲解(1)

    第二周
    基于统计学习的分类方法

    决策树

    CART模型

    Bagging & Boosting

    随机森林和GBDT

    XGBoost

    精确率、召回率

    F1,AUC

    专题:如何处理样本不平衡问题

    专题:京东Neufoundry平台的使用

    项目:京东健康智能分诊项目讲解(2)

    第三周
    基于深度学习的分类方法

    统计学习与深度学习的区别

    深度学习与浅层学习

    从逻辑回归到神经网络

    深度学习的非线性性质

    损失函数与优化器

    神经网络的调参

    CNN与TextCNN

    实战:Pytorch的基础使用

    实战:使用Pytorch实现神经网络和卷积神经网络

    项目:京东健康智能分诊项目讲解(3)

    项目二
    京东智能营销文本生成项目
    在京东零售场景,数百万的写作达人每天为商品创作卖点突出、风格多样的营销文案以促进用户下单,同时达人也会赚取佣金。但达人创业也会导致创作成本高、量产性差、质量参差不齐的问题。目前京东AI营销文案的人工审核通过率超过95%,并覆盖了全品类的商品。模型已成功应用于京东APP-发现好货,对话机器人京小智和搭配购等场景。
    这是一个文本生成领域的问题,从技术层面上具有很大的挑战性。作为多模态的项目,学员会既可以拿到商品的描述文字,也可以拿到商品的图片数据,并利用这两部分信息让机器生成一个营销文案,也可以看作是多模态任务。在这个项目中,会涉及到Seq2Seq,Pointer-Generator Network,Beam Search的改进、多模态数据融合等相关技术。另外,很多挑战来自于模型本身的训练和调参,最终需要让模型给出一个合理的结果。
    知识点

    Seq2Seq,Attention

    Pointer-Generator Network

    Beam Search的改造

    RestNet,Faster RCNN

    多模态数据的融合

    授课安排
    第四周
    文本处理与特征工程

    BPTT与RNN中的梯度消失、爆炸

    梯度爆炸的处理

    LSTM与GRU

    基于LSTM的文本分类

    Bi-LSTM与Deep Bi-LSTM

    RNN与LSTM的可视化

    实战:基于LSTM的情感分类

    专题:GPU技术详解

    项目:京东智能营销文本生成项目讲解(1)

    第五周
    Seq2Seq模型与营销文本生成

    Encoder-Decoder模型以及各类应用场景

    Seq2Seq模型与注意力机制

    Greedy Decoding

    Beam Search

    基于Seq2Seq的文本生成

    文本生成的评价指标

    实战:基于Seq2Seq的机器翻译

    项目:京东智能营销文本生成项目讲解(2)

    第六周
    Pointer-Generator Network和多模态识别

    抽取式文本摘要和生成式文本摘要

    Pointer-Generator Network

    Beam Search优化思路

    Length Normalization

    Coverage Normalization

    End of Sentence Normalization

    多模态识别技术: ResNet和Faster RCNN

    实战:PGN+Seq2Seq解读

    论文:京东论文解读

    项目:京东智能营销文本生成项目讲解(3)

    项目三
    京东同类商品搜索项目
    当用户在网上购买商品时经常会试着货比三家,比如某一个京东的商品在苏宁网上的价格是怎样的。 为了便于这种比较,京东开发了一个同类商品搜索模块:给定一个京东商品,它可以根据商品相关的信息去自动找到苏宁等平台上的同类商品。 这里的一个难点在于,每一个商品在不同平台上的标题、描述这些都有一些区别的,所以定位到同一个商品本身具有一定的挑战。
    假如我们把商品看作是实体,那这个任务实际上也是实体链接(entity linking)问题。在这个项目中,我们首先根据商品各类属性来搭建商品的图谱(知识图谱),接着再使用图神经网络来得出每一件商品的embedding,并给予这个表示来寻找跟当前商品匹配的另外一个商品。所涉及到的技术包括知识图谱、图神经网络以及基于GAT的一些模型改造,是图神经网络领域一个非常有趣的应用。
    知识点

    知识图谱的表示

    GCN、GAT

    Entity Linking

    图神经网络的改造

    授课安排
    第七周
    Entity Linking与图卷积神经网络

    什么是实体

    Entity Linking问题解读

    图的表示

    图表示的应用场景

    卷积神经网络回顾

    在图中的卷积

    图中的信息传递

    图卷积神经网络(GCN)

    论文:GCN论文解读和复现

    项目:京东同类商品搜索项目讲解(1)

    第八周
    GraphSage与Graph Attention Network

    GraphSage详解

    注意力机制讲解

    注意力机制与图表示

    GAT模型详解

    GAT与知识图谱应用

    对于Heterogenous数据处理

    论文:GAT论文解读与复现

    项目:京东同类商品搜索项目讲解(2)

    第九周
    Entity Linking前沿技术剖析

    Entity Linking前沿技术剖析

    基于GNN的文本分类

    基于GNN的实体识别

    基于GNN的社交网络分析

    基于GNN的链接预测

    GNN的前沿主题

    论文:图神经网络综述

    项目:京东同类商品搜索项目讲解(3)

    线上实习阶段
    毕业实习项目关键节点
    第10周
    分组确定(4人一组)
    完成项目设计、成员之间任务拆解
    第11-13周
    提交中期项目成果
    第14-15周
    优化系统
    完成最终可展示的系统
    第16周
    项目的最终验收
    颁发实习证明
    评选优秀作品
    项目实施
    项目实施过程会由专业的产品经理、设计、前端、后端工程师以及算法导师参与,提供设计架构、拆解任务、算法实施和优化、模型集成、部署、联调等环节上的支持。
    项目团队

    算法导师

    产品经理
    &
    设计

    前端工程师

    后端工程师

    实习生

    实习生

    实习生

    项目流程
    1

    组建团队

    2

    需求分析&产品设计

    3

    任务拆解

    4

    产品开发

    8

    颁发实习证明

    7

    项目答辩

    6

    部署&上线

    5

    产品开发

    项目管理
    颁发实习证明
    禅道项目管理
    敏捷开发
    github代码管理
    实习项目
    京东智能对话系统项目

    智能客服机器人已经成为了客服系统的重要组成部分,帮助人工客服提升工作效率,为企业降低人工成本。作为智能客服的行业先驱,京东多年来致力打造全链路的客服机器人,最大化提升商家的接待效率和用户体验。目前智能机器人的对话生成策略已经在“京小智”、“京东JIMI“等智能客服机器广泛应用,在用户购买商品的售前以及售后环节,为数千万用户以及数十万商家进行服务,为商家降本增效,为用户提升购物客服体验。

    在这个项目中,学员有机会基于百万级的数据量来搭建一个智能客服系统,主要使用的框架为检索式对话系统和生成式对话系统。 在项目中,涉及到的技术包括倒排表、WAND、HNSW、L2R、BERT、Transformer等一系列技术。

    知识点

    基于检索式的对话系统

    基于生成式的对话系统

    倒排表、HNSW、WMD

    Learning to Rank

    BERT、ALBERT、Transformer

    视频截图:

    常见问题FAQ

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