阿里云自然语言处理（自然语言处理）

本文目录一览：

• 1、阿里巴巴在人工智能的应用
• 2、阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案
• 3、你知道阿里的机器人「云小蜜」吗？它又有哪些功能呢？
• 4、阿里云语音tts系统技术要求怎么写
• 5、微软、阿里云和Graphcore合作向GPU推广IPU。云端AI如何破局？eimkt

阿里巴巴在人工智能的应用

（一）电商平台

电商平台，是我们最早认识的阿里系平台。从最开始简单的网页版电子商务平台到今天的关联支付宝、阿里云、菜鸟物流等各大平台的大型综合性电子商务服务平台，阿里只用了20年时间。

电商平台有一个最明显的特点：数据量大。所以阿里巴巴基于电子商务平台产生的用户数据，引入数据挖局、机器学习等先进的人工智能技术，进而建立用户画像和购买喜好，从而形成强大的智能电商产品推荐系统。

因此，一句话总结：电商平台使用人工智能技术来增加客户，以及增加老客户的回头率，最终实现购买力的转化。

（二）支付宝金融平台

支付宝金融平台，大家应该非常熟悉。本人每天使用的功能无非就那么几个：余额宝、花呗、借呗、扫码支付、信用卡还款……说起来就不止那么几个了。但是仔细想想，不管功能多么花哨，支付宝的核心功能只有一个：把你的钱从你的银行卡里弄出来。

支付宝金融平台的核心目的无非是为电商平台提供资金导流，将闲置资金导出产生附加盈利。资本的逐利性在支付宝里提现的淋漓尽致，余额宝利息与借呗利息之间的巨大差额就能让你深深地体会到这一点。

支付宝金融平台最开始只是简单地支付和转账功能，现在在先进的人工智能技术加持下，支付宝已经成为了一个体量巨大的金融体系平台。人工智能技术在这里的主要作用是预测资金走向，把控资金风险，资金利润最大化，建立用户金融行为画像。

因此，一句话总结：支付宝金融平台使用人工智能技术来增加资金流入量，增加资金利润率，降低资金风险。

（三）阿里云平台和阿里ET城市大脑

阿里ET城市大脑

阿里云平台与阿里ET城市大脑实际上可以一起来讲。阿里云平台最开始只是一个简单的机房，是一个服务器集群，可以为阿里电商平台、支付宝平台等提供数据存储、并行计算等服务。但是，随着阿里云平台建设规模的扩大，其在满足自身业务需求的前提下，还能够为其他企业或组织提供相关的服务，因此就形成了今日的阿里云平台。

阿里云平台主要提供几个业务：云计算、企业数据存储、人工智能服务、安全服务等。简单的理解，阿里云平台利用自家技术建立了一个巨型的“电脑”，这个电脑允许多人同时登陆，同时存储数据，同时进行计算，并且这个电脑提供成熟的人工智能模型和技术共用户调用，而且因为这个电脑是一个组织在维护，可以集中力量办大事，所以这个电脑相对更安全。而阿里ET城市大脑实际上是阿里云平台的变种，城市大脑主要目的是城市里面的政府资源数据进行收集，然后进行数据融合，进而分发给新型的城市服务平台进行调用。暴力的理解，阿里ET城市大脑是用科技手段，揭开不能自如顺畅交流的各单位之间的面纱，实现传统数据的互联互通。

阿里云平台主要用人工智能技术来提供自然语言处理、人脸识别、安全监测、数据分析、计算资源调度等功能。一句话总结其主要目的就是：打造先进巨型电脑，为电脑用户提供贴心服务。

（四）菜鸟物流网络平台

菜鸟物流网络平台还在积极的发展过程中，可以说该平台是阿里巴巴在物联网领域的一个重要布局，其在未来的地位不亚于今日的支付宝和阿里云。

为何叫菜鸟物流为平台？因为它并不做物流，而是为物流企业提供服务。阿里的套路从来就只有那一套：为用户提供服务。菜鸟物流网络平台利用其强大的财力和先进的技术，将各大物流平台的进行整合，实现不同物流平台之间的数据共享，服务共享，和用户共享。菜鸟物流主要做的事情是加快快递的流通速度，让商品尽快到达客户手中，实现全国72小时快递必达服务。

因此，菜鸟物流网络平台主要使用人工智能技术来进行物流数据分析和预测、智能物流资源调度等功能。一句话总结：没有最快，只有更快。

（五）天猫精灵平台

我一直觉得天猫精灵是一个失败的产品，但是确实阿里巴巴一个重要的产品。它承载了阿里对未来人工智能社会的想象，也寄托了目前电商平台、支付宝平台、阿里云平台等的梦想。目前天猫精灵可以接入开发平台，称为阿里语音技术的试炼基地。不知道AliGenie和天猫精灵未来是谁取代谁。

我目前能知道的就是，天猫精灵还不成熟，但你可以利用它来做未来可能需要的事情：打造自己的语音交互应用或平台，抓住人工智能的入口。

引用：阿里巴巴在人工智能领域的业务

网页链接

阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案

阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。

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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。

1、语音识别

国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。

a.一句话识别

针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。

b.一句话识别

对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。

2、语音合成

合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。

a.录音文件识别

针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。

b.语言模型自学习工具

一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。

3、语音分析

构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。

构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。

1、文字识别

将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。

a.通用卡证

包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。

b.通用文档

高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。

2、图像识别

可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。

a.票据识别

可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。

b.手写识别

支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。

3、人脸识别

提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。

4、视频能力

通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。

致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。

1、自然语言处理

阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。

a.智能短信解析

在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。

b.商品评价解析

高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。

2、语义理解

为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。

a.地址标准化

为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。

b.NLP基础服务

为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。

3、机器翻译

以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。

a.NLP自学习平台

无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。

4、内容安全

帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。

1、智能客服

随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。

2、信息审核

借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。

3、智能会议

随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。

4、智慧法庭

以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。

5、智慧课堂

随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

6、智慧医疗

帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。

7、图片搜索

结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。

8、智慧媒体

结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。

1、金融AI

AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。

传统行业痛点：

√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;

√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;

阿里云AI带来的价值：

Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。

2、教育Al

随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。

传统行业痛点：

√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;

√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;

阿里云Al带来的价值：

以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

3、交通Al

A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。

传统行业痛点：

√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;

√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;

阿里云AIl带来的价值：

通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。

4、新零售AI

阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。

传统行业痛点：

√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;

√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;

阿里云AI带来的价值：

阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。

5、政务Al

以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。

传统行业痛点：

√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;

√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;

阿里云Al带来的价值：

将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。

6、司法Al

阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。

传统行业痛点：

√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;

√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;

阿里云AI带来的价值：

随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。

你知道阿里的机器人「云小蜜」吗？它又有哪些功能呢？

值得一提的是，用户可以通过预置的36个细分领域的知识包，涵盖公司采购、办公行政、电商、综合服务等，使云小蜜能够快速投入到实际业务中。随着用户的使用，具备学习能力的云小蜜还可以不断进化知识库，更加精准地分析、判断和响应。

据悉，阿里云还为小蜜提供了必要的开放接口。例如，在阿里云使用ECS、RDS等产品构建了电商服务的客户，只需要将智能客服能力集成到自己的电商APP或电商网站中，便可使用云小蜜。

阿里巴巴智能服务事业部资深总监赵昆表示：“未来任何企业和商家都可以随时基于自身数据，在云端一键生成一个AI服务机器人，让以问题为中心的客服升级为以用户为中心的智能助理，实现从人力密集的本地呼叫中心到云上智能+众包服务的转型”。

阿里云语音tts系统技术要求怎么写

传统语音合成。

输入的是录音文本，输出的是韵律文本。

先通过分词模块WS（WordSegmentation）得到语法词汇信息。

为了详细说明何为WS，此处用了哈工大的LTP中文自然语言处理工具。

其次进行词性标注（Part-of-Speechtagging或POStagging）。

韵律词预测和韵律短语预测。

微软、阿里云和Graphcore合作向GPU推广IPU。云端AI如何破局？eimkt

Graphcore IPU的独特之处在于将整个机器学习知识模型保留在处理器内部。一个服务器内有16个与IPU-Link技术连接在一起的IPU处理器，这样的IPU系统将拥有超过100,000个完全独立的程序，所有程序都在机器智能知识模型上并行工作。

11月14日机器之心消息，微软与Graphcore达成合作，正式发布Microsoft Azure上Graphcore智能处理单元（IPU）的预览版。这是公有云领导供应商首次提供GrapchoreIPU，这些IPU从构建之初便旨在支持下一代机器学习，同时还包括Poplar软件栈。

据介绍，微软和Graphcore已经紧密合作了两年多。在此期间，由杰出工程师MarcTremblay领导的微软团队一直在开发针对Azure的系统，并在IPU上提升高级机器视觉和自然语言处理（NLP）模型。 Azure上的Graphcore IPU预览版现已开放供用户注册，专注于突破NLP界限并在机器智能方面取得新突破的开发者可获得优先访问权限。

Graphcore从零开始设计智能处理单元（IPU），旨在驱动机器智能领域的新突破。IPU和产品就绪的Poplar软件栈为开发人员提供了功能强大、高效、可扩展和高性能的解决方案，从而助力实现AI创新。通过加速更复杂的模型并开发全新的技术，客户得以解决最困难的AI工作负载。

目前模型中最先进的性能

微软和Graphcore的开发人员使用BERT语言模型实现了最先进的性能和准确性，仅用一个IPU服务器系统和8个C2 IPU处理器PCIe卡就可以在56个小时内训练BERTBase。对于BERT推理，Graphcore的客户发现吞吐量提高了3倍，延迟改善了20％以上，从而可以更快地交付结果。

该水平的语言理解性能对于搜索引擎提供更有用的查询响应以及对于文本和对话式AI应用程序（如情感分析和需要人类水平理解能力的智能个人助手）至关重要。自然语言处理是人工智能的重要战略领域，预计到2025年，仅针对自然语言处理的人工智能硬件市场规模就将达到150亿美元（来源：Tractica Q42018）。

“自然语言处理模型对于微软来说非常重要——在Microsoft Azure上运行我们的内部AI工作负载，以及服务我们的AI客户，” 微软公司Azure计算事业部副总裁Girish Bablani说：“与Graphcore在处理器方面的新合作能够为我们的客户带来诸多裨益，这一潜力令我们感到非常兴奋。Graphcore的产品扩展了Azure的能力，我们在此领域内所做的努力是我们确保Azure仍然是AI最佳云的战略的一部分。”





IPU使新的AI创新成为可能

除了为当今的复杂AI模型（如BERT）提供最先进的性能外，IPU还擅长加速新技术。 IPU将开辟新的研究领域，并帮助公司探索新技术，建立可以用更少的数据进行训练的更高效的机器学习系统。

欧洲搜索引擎Qwant是Graphcore IPU早期的客户之一，Qwant凭借运行搭载下一代图像识别模型 ResNext的IPU，获得了高性能，同时降低了延迟。 Qwant首席执行官埃里克·莱安德里（EricLeandri）解释说：

“Qwant的研究团队致力于AI的前沿技术，以便在用户搜索查询中快速提供最佳结果，同时确保结果是中立、公正和准确的。这是一个很高的要求。我们每天仅图像搜索就达到数百万次。我们正在实施的最新AI创新之一是称为ResNext的新型图像识别模型，可以提高提供图像搜索结果的准确性和速度。我们一直与微软和Graphcore紧密合作，在Azure中使用IPU处理器技术，并且在使用IPU上使用ResNext的图像搜索功能中看到了显着改，即性能提高了3.5倍。 Graphcore IPU在新的机器智能模型上具有巨大的创新潜力，我们正在研究这些方法来完善搜索，以便我们能够准确地提供客户所需的结果。”