阿里算法工程师携小样本学习最新成果而来，ACL 论文直播继续！

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阿里算法工程师携小样本学习最新成果而来，ACL 论文直播继续！

2020 年 7 月 20 日 AI科技评论

深度学习是数据无底洞，有了大数据，深度学习真香！没有大数据，就只能哀叹“巧妇难为无米之炊”。

人类比深度学习高明的地方就在于不需要大数据就可以轻松学习。而现实世界中很多时候都不能满足大数据的需求，例如在医疗图像处理中解决罕见病变问题时，就会遇到样本量不够的情况。

如果手里只有少量数据，使用深度学习很容易产生过拟合。目前 AI 社区已经提出了很多方法来解决这一问题，其中一个非常热门的方法便是小样本学习。

智能对话作为深度学习技术最普遍的应用场景之一，也常面临数据量少的难题。无论是在技术研究还是应用落地探索上，智能对话的小样本学习都是一大研究重点。

AI 科技评论将于7月22日推出的这场直播，特别邀请到了阿里巴巴的NLP算法工程师戴音培，来跟大家聊聊阿里在小样本学习上的最新工作进展。相关成果已发表在 ACL 2020 上。

论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.57.pdf

管中窥豹，阿里作为国内人工智能研究的一大主力，在该方向上的研究成果以及业务落地情况，一定程度上也代表着研究界针对小样本学习问题的整体研究动向。

无论是想了解小样本学习研究动向的同学，还是对大厂的研究方向和业务落地感兴趣的同学，都不要错过这场直播哦~

分享主题： 基于小样本学习的端到端对话模型

分享时间： 7月22日（星期三）19:00

分享嘉宾： 戴音培，阿里巴巴 NLP 算法工程师，清华大学硕士，在达摩院云小蜜对话智能技术团队负责对话管理模型相关工作。

分享背景： 在 ToB 的对话业务中，少数据是常见的难题。本次分享将介绍云小蜜在端到端对话模型上针对小样本训练的一些研究和业务上的进展。

分享提纲：

1、端到端对话模型背景介绍

2、基于小样本学习和人机协同的端到端对话模型

3、实际业务落地效果

如何加入？

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