滴滴開源自然語言理解模型訓練平台DELTA | ACL 2019

雷鋒網 AI 開發者消息，當地時間 7 月 28 日至 8 月 2 日，自然語言處理領域頂級會議 ACL2019 在義大利佛羅倫薩召開，會上滴滴正式宣布開源基於深度學習的語音和自然語言理解模型訓練平台 DELTA，以進一步幫助 AI 開發者創建、部署自然語言處理和語音模型，構建高效的解決方案，助力 NLP 應用更好落地。

滴滴自然語言處理首席科學家 Kevin Knight 在 ACL2019 現場

DELTA 主要基於 TensorFlow 構建，能同時支持 NLP(自然語言處理)和語音任務及數值型特徵的訓練，整合了包括文本分類、命名實體識別、自然語言推理、問答、序列到序列文本生成、語音識別、說話人驗證、語音情感識別等重要演算法模型，形成一致的代碼組織架構，整體包裝統一介面。

用戶準備好模型訓練數據，並指定好配置 Configuration，模型訓練 pipeline 可以根據配置進行數據處理，並選擇相應的任務和模型，進行模型訓練。在訓練結束之後，自動生成模型文件保存。該模型文件形成統一介面，可以直接上線使用，快速產品化，能讓從研究到生產變得更容易。

值得注意的是，除可支持多種模型的訓練，DELTA 還支持靈活配置，開發者可基於 DELTA 搭建成多達幾十種的複雜的模型；此外，DELTA 在多種常用任務上提供了穩定高效的 benchmark，用戶可以簡單快速的復現論文中的模型的結果，同時也可以在此基礎上擴展新的模型。在模型構建完成後，用戶可以使用 DELTA 的部署流程工具，迅速完成模型上線。從論文到產品部署無縫銜接。

目前 AI 開發者可登陸Github(https://github.com/didi/delta)查看 DELTA 的詳細介紹和源代碼，利用 DELTA 加快實驗進度，部署用於文本分類、命名實體識別、自然語言推理、問答、序列到序列文本生成、語音識別、說話人驗證、語音情感識別等任務的系統。用戶亦可在滴滴的開源平台上（https://didi.github.io/）獲取更多滴滴開源項目的相關信息。

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