零样本NLP平台：一句话生产一个模型的时代已经来临

让计算机理解人与人之间的对话，是一件看似简单，实际难度很大的事情。在6月9日的循环智能整体产品发布会上，CEO陈麒聪举了一个银行理财顾问与客户对话的例子：

理财顾问：今年52啊，那您再干个7，8年左右到60岁就可能要面临退休嘛是不是？

客户：我55岁就退休了。

我们的任务是根据这段对话，提取客户的“画像标签”：判断客户是否退休了。

人工来判断的话，需要结合上下文的内容，才能得出结论：虽然对话的双方是在讲“退休”这个主题，但客户的状态是还没退休，因此不能打上“客户已退休”的画像标签。

对机器而言，很难应付这种“不按常理出牌”的人与人对话场景。但偏偏在现实中，人与人沟通对话的内容会大量涉及到类似的场景。究其原因，主要是因为人与人对话有很强的随意性，不仅同一件事情的表述方式有无数种，而且经常会出现重复、停顿、省略、虚拟语气等现象，需要结合上下文的情境才能正确判断语义。

因此，过去几年，可以识别上下文语义的AI深度学习技术被广泛采用——通过人工标注数百或数千条“正负例”样本数据，即可生产一个分类器模型——每个分类器模型都可以用来识别一条语义