NVIDIA 在线研讨会
演讲简介
课程介绍:
信息提取 (IE) 是从非结构化和/或半结构化机器可读文档和其他电子表示来源中自动提取结构化信息的任务。在大多数情况下,此活动涉及通过自然语言处理 (NLP) 处理人类语言文本。信息抽取技术为文本挖掘、智能检索、智能对话、知识图谱、推荐系统等应用提供基础技术支撑。命名实体识别(NER)是信息抽取的关键步骤,它可以实现文本中实体标签的识别,实现数据的结构化。
NVIDIA TAO 是一个人工智能模型适应框架,它简化并加速了人工智能模型的创建。通过微调最先进、经过预训练的模型,您可以创建定制、生产就绪的计算机视觉和对话 AI 模型。其中 NVIDIA TAO 的对话式AI功能,方便您在垂直领域中进行模型自定义训练,模型的微调、模型的推理、以及进行迁移学习提供技术加持。 NVIDIA TAO 可以轻松地在 RIVA中部署模型,并通过 NVIDIA Triton 推理服务器提供企业级对话式AI服务。
本次网络研讨会主要面向有 NLP 和语音 AI 开发需求的开发者。
通过本次在线研讨会,您可以获得以下信息:
> NER 命名实体识别任务介绍
> 使用 TAO 训练 NER 模型
> 使用 TAO 对 NER 模型进行评估
> 使用 NER 模型进行推理
> 将 NER 模型导出为 Riva 格式用于部署
演讲者
李奕澎
NVIDIA 开发者社区经理
拥有 4 年数据分析建模开发经验,3 年人工智能自然语言处理开发经验。在自动语音识别、自然语言处理、自然语言理解等技术有着丰富的实战经验与见解。