今日看点:深耕AI领域前沿技术 度小满三篇论文被国际学术会议CIKM 2022录用
数字经济时代,金融行业对于创新技术的需求愈加迫切。多年来,度小满持续加强对预训练模型、序列建模等前沿技术的布局,不断取得新突破、新成果。如今,凭借强劲的技术实力,度小满已有多篇论文被国际顶级会议录用。
(相关资料图)
AI技术能力雄厚,度小满多次在国际顶会发表论文
近期,第31届ACM信息与知识管理国际会议(The 31th ACM International Conference on Information and Knowledge Management,CIKM 2022)公布的录用结果显示,度小满AI Lab的三篇文章被录用。据悉,CIKM创办于1992年,是全球信息检索和数据挖掘领域的顶级学术会议之一,享有较高的学术声誉。度小满已多次在CIKM、ACM MM、CVPR等国际顶会发表论文,其AI前沿技术能力已堪比国际一线机构。
(ExpertBert框架图)
度小满这次被录用的三篇论文,分别在预训练模型、用户表示、序列建模等NLP任务相关算法上取得突破性进展。三篇论文题目分别为ExpertBert: Pretraining Expert Finding(ExpertBert:用户粒度预训练框架,快速匹配高质量回答)、Efficient Non-sampling Expert Finding(ENEF:高性能、低计算复杂度的「非采样」专家发现模型)、Deep View-Temporal Interaction Network for News Recommendation(DeepVT:视图与时序模式交互,全面、精准预测用户画像)
创新技术取得新进展,度小满已将其应用在实际业务中
在度小满此次的三篇论文中,用于专家发现任务的ExpertBert模型,弥合了预训练目标与下游建模任务的差距,能够精准识别潜在的信贷需求;ENEF模型,基于非采样策略进行专家发现,增强了问题和用户表示的鲁棒性和稳定性,成为CQA领域兼具性能与效率的最优方法;DeepVT模型,全面有效地捕捉和融合视图和时序模式,使小微客群的行为预测更精准。
度小满AI Lab负责人杨青表示,这些算法与金融行业的用户行为预测高度相关,对于风险评估,信贷获客和老客经营等信贷业务至关重要。目前以上创新技术已在实际业务上落地应用。
度小满AI Lab团队撰写的三篇文章聚焦预训练模型、用户表示、序列建模等前沿技术,为加快攻克金融科技难题,推动创新技术在金融领域的落地应用提供了有力支撑。未来,度小满将继续加强技术研发与创新,以科技破解金融服务痛点,助力实体经济高质量发展。
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