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隨著金融科技的速發(fā)展，區(qū)塊鏈人工智能、多模和預(yù)訓(xùn)練排序等興技術(shù)領(lǐng)域已成全球科技巨頭“爭之地”。作為科技創(chuàng)新為核心動力的金融科技業(yè)，度小滿在科研發(fā)、自主創(chuàng)新方面進(jìn)行了大量入，在新興技術(shù)域不斷取得新突。近日，度小滿融數(shù)據(jù)智能應(yīng)用 AI-Lab 的兩篇論文分別選 ACM MM 和 CIKM 國際頂級會議。了解，度小滿兩論文分別就多模和預(yù)訓(xùn)練排序等個熱門話題提出新穎的算法，并相關(guān)任務(wù)上達(dá)到國際頂尖水平，得了審稿人的一好評并最終錄用這標(biāo)志著度小滿自然語言處理和算機(jī)視覺等人工能前沿領(lǐng)域的研得到了國際同行認(rèn)可。度小滿新型可滿足多業(yè)務(wù)景需求度小滿 AI-Lab 團(tuán)隊(duì)撰寫的“具有實(shí)對齊網(wǎng)格的位置強(qiáng) Transformer”論文被 ACM MM 錄用，以下為該論文簡介：許多像除了實(shí)際的物和背景等信息外通常還包含著很價(jià)值的文本信息這對于理解圖像景是十分重要的因此本文主要研基于文本的視覺答任務(wù)，這項(xiàng)任要求機(jī)器可以理圖像場景并閱讀像中的文本來回相應(yīng)的問題。然之前的大多數(shù)工往往需要設(shè)計(jì)復(fù)的圖結(jié)構(gòu)和利用工指定的特征來建圖像中視覺實(shí)和文本之間的位關(guān)系。為了直觀效地解決這些問，我們提出了具實(shí)體對齊網(wǎng)格的置增強(qiáng) Transformer。與之前的模型相，我們在不需要雜規(guī)則的情況下顯式地引入了目檢測和 OCR 識別的視覺實(shí)體連續(xù)相對位置信。同時我們根據(jù)體與 OCR 實(shí)體映射關(guān)系，用觀的實(shí)體對齊網(wǎng)代替復(fù)雜的圖形構(gòu)。在該網(wǎng)格中不同位置的離散體和圖像的區(qū)塊息可以充分交互該模型能夠整合標(biāo)檢測、OCR 以及基于 Transformer 的文本表示等多種方法的優(yōu)勢，強(qiáng)算法對于圖像場景信息的理解更精準(zhǔn)地融合圖與文本多模態(tài)的息，進(jìn)一步助力件識別、人臉與體檢測等業(yè)務(wù)場，提升度小滿在覺風(fēng)控方面的技能力。度小滿論開創(chuàng)性提出動態(tài)粒度學(xué)習(xí)方法度滿另一篇“基于 BERT 的動態(tài)多粒度排序模型的論文被 CIKM 錄用，以下為該論文簡介：近來，預(yù)訓(xùn)練的語模型廣泛應(yīng)用于本的檢索排序任中。然而，在真場景中，用戶的為往往受到選擇曝光偏差的影響這可能會導(dǎo)致錯的標(biāo)簽進(jìn)而引入外噪聲。而對于同候選文檔，以的訓(xùn)練優(yōu)化目標(biāo)常使用單一粒度靜態(tài)權(quán)重。這使排序模型的性能容易受到上述問的影響。因此，本文中我們重點(diǎn)究了基于 BERT 的文檔重排序任務(wù)，開創(chuàng)性地出了動態(tài)多粒度習(xí)方法。該種方能夠讓不同文檔權(quán)重根據(jù)預(yù)測概動態(tài)變化，從而弱不正確的文檔簽帶來的負(fù)面影。此外，該方法同時考慮了文檔度和實(shí)例粒度來衡候選文檔的相關(guān)系和絕對分?jǐn)?shù)在相關(guān)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步證了我們模型的效性。如今，度滿在區(qū)塊鏈、多態(tài)和預(yù)訓(xùn)練排序隱私計(jì)算等諸多沿技術(shù)領(lǐng)域皆有局，且取得了眾成果。當(dāng)下，加對創(chuàng)新技術(shù)的運(yùn)與推廣，將在助金融行業(yè)創(chuàng)新發(fā)過程中起到重要用。接下來，度滿將繼續(xù)加快推前沿技術(shù)在金融領(lǐng)域的落地應(yīng)用讓金融科技成為融創(chuàng)新發(fā)展的助器?