BERT模型自诞生以来统治了各项NLP任务的榜单，本文提出了对BERT的一些改进，大幅扩充BERT词模型的词典并测试其表现。

本次分享，将介绍小爱算法团队基于近年来流行的BERT预训练模型在这个问题上所进行的一些技术探索，以及在业务场景中的落地情况。

本文主要介绍BERT在优化美团搜索核心排序上的探索过程以及实践经验。

美团搜索与NLP中心提出了一种针对数据集MS MARCO文本检索任务的BERT算法方案。

最近ChatGPT的火爆已经从AI领域蔓延至各行各业。本文主要分享GPT 的演进、ChatGPT的原理和在哈啰营销应用的想法。

简单来说，ChatGPT 是自然语言处理（NLP）和强化学习（RL）的一次成功结合，考虑到读者可能只熟悉其中一个方向或者两个方向都不太熟悉，本文会将 ChatGPT 涉及到的所有知识点尽可能通俗易懂的方式展现出来，有基础的同学可以选择性跳过一些内容。

总结一下NER任务，包括思路分解、标签集说明、评估指标、编码器、解码方式等等。

本文主要介绍对话生成，首先介绍它的发展历程，第二部分介绍vivo对话生成技术的探索，第三部分是总结。

本文简单介绍了知识蒸馏技术的原理和概念，并详细讲解了如何在BERT上进行知识蒸馏，其中包括一些技巧和指导。

序列标注在搜索中的应用：本文从传统机器学习和深度学习两个方面介绍了序列标注技术在搜索中的发展历程和使用方法，并且从实用化的角度详细阐述了不同方法在之家搜索中的分层次应用。

本文将分享领域知识增强的预训练语言模型在药电商搜索领域的实践。

本团队主要负责京东零售领域的风控算法模型构建，针对京东零售风控方面，业务要求不断地更新、模型失效快、更新迭代慢以及成本高昂等情况，我们提出了自己设计研发的 NLP 预训练架构模型和用户行为预训练模型，并进行预训练模型的平台化，方便一键部署开发，快速迭代，简单易用，推理速度提升等，有效解决了业务问题，并在公开数据集上也得到了很好的效果。

本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式，以及语言模型在网易严选nlp业务上的实践，包括分类、文本匹配、序列标注、文本生成等。

相比深度学习，知识图谱中的知识可以沉淀，具有较强的可解释性，与人类的思考更加贴近，为隐式的深度模型补充了人类的知识积累，和深度学习互为补充。因此，全球的互联网公司都在积极布局知识图谱。

在整个健康搜索链路里，相关性处于中间环节，它需要解决扩召回带来的准确率的问题，为下游的精排和重排提供更精确的候选集，不管是精排还是重排，都要注重对相关性的保护，也不能突破相关性的档位。

歌曲评论区是网易云音乐的发家版块之一，这里是云音乐作为音乐社区的萌芽。9年多用户ugc内容的沉淀，伴随着用户的心声，乐评已成为云音乐的优质资产之一,本文主要介绍云音乐在评论内容理解的相关工作。