干货解析|深度学习文本分类在支付宝投诉文本模型上的应用

  1. 云栖社区>
  2. 蚂蚁金服科技>
  3. 博客>
  4. 正文

干货解析|深度学习文本分类在支付宝投诉文本模型上的应用

兔子酱 2018-08-16 14:11:39 浏览3495
展开阅读全文

小蚂蚁说:

随着深度学习的快速发展,以及在图像、语音领域取得的不错成果,基于深度学习的自然语言处理技术也日益受到人们的关注。计算机是怎么理解人类的语言的呢?

传统机器学习的应用,常常是利用上述人工总结的文本特征,但往往会遇到一些问题。比如“猫”和“咪”这两词语的语义很接近(即近义词),但计算机并不能真正的在词语语义层面理解,只是把他们当作了两个不同的词语。再比如“小狗”和“小猫”是很相关的两个词语,也不能被很好的理解和刻画。

本文主要介绍了深度学习中的文本分类任务,以及一些应用于文本分类的深度学习模型。文本分类是自然语言处理领域最经典的场景之一,试图推断出给定的文本(句子、文档等)的标签或标签集合。通过这些技术,计算机能够更好地理解人类的语言。

针对支付宝投诉欺诈场景,蚂蚁金服人工智能团队设计了多个文本深度学习模型。包括双向GRU,Cap

网友评论

登录后评论
0/500
评论
兔子酱
+ 关注
所属云栖号: 蚂蚁金服科技