AutoNLU：一种面向企业的按需云自然语言理解系统
计算与语言
2020-11-30 v1 机器学习
摘要
随着深度学习的复兴，神经网络在许多自然语言理解（NLU）任务上取得了有前景的结果。尽管许多神经网络模型的源代码公开可用，但从开源模型到解决企业中的现实问题仍存在巨大差距。因此，为填补这一差距，我们引入了AutoNLU，一个具有易用界面的按需云系统，涵盖开发NLU模型的所有常见用例与步骤。AutoNLU已支持Adobe内部许多具有不同用例与数据集的产品团队，快速为他们交付可用模型。为展示AutoNLU的有效性，我们给出两个案例研究。i) 我们为处理Photoshop中各种图像编辑请求构建了一个实用的NLU模型。ii) 我们构建了强大的关键短语提取模型，在两个公开基准上取得了最先进的结果。在这两种情况下，终端用户只需编写少量代码即可将其数据集转换为AutoNLU使用的通用格式。
引用
@article{arxiv.2011.13470,
title = {AutoNLU: An On-demand Cloud-based Natural Language Understanding System for Enterprises},
author = {Nham Le and Tuan Lai and Trung Bui and Doo Soon Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.13470},
year = {2020}
}
备注
Accepted to AACL 2020 (Demo)