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深耕AI領(lǐng)域前沿技術(shù) 度小滿三篇論文被國際學(xué)術(shù)會議CIKM 2022錄用

來源：中關(guān)村在線　2022-12-23 18:09:29

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，金融行業(yè)對于創(chuàng)新技術(shù)的需求愈加迫切。多年來，度小滿持續(xù)加強(qiáng)對預(yù)訓(xùn)練模型、序列建模等前沿技術(shù)的布局，不斷取得新突破、新成果。如今，憑借強(qiáng)勁的技術(shù)實力，度小滿已有多篇論文被國際頂級會議錄用。

(資料圖)

AI技術(shù)能力雄厚，度小滿多次在國際頂會發(fā)表論文

近期，第31屆ACM信息與知識管理國際會議（The 31th ACM International Conference on Information and Knowledge Management，CIKM 2022）公布的錄用結(jié)果顯示，度小滿AI Lab的三篇文章被錄用。據(jù)悉，CIKM創(chuàng)辦于1992年，是全球信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會議之一，享有較高的學(xué)術(shù)聲譽(yù)。度小滿已多次在CIKM、ACM MM、CVPR等國際頂會發(fā)表論文，其AI前沿技術(shù)能力已堪比國際一線機(jī)構(gòu)。

（ExpertBert框架圖）

度小滿這次被錄用的三篇論文，分別在預(yù)訓(xùn)練模型、用戶表示、序列建模等NLP任務(wù)相關(guān)算法上取得突破性進(jìn)展。三篇論文題目分別為ExpertBert: Pretraining Expert Finding（ExpertBert：用戶粒度預(yù)訓(xùn)練框架，快速匹配高質(zhì)量回答）、Efficient Non-sampling Expert Finding（ENEF：高性能、低計算復(fù)雜度的「非采樣」專家發(fā)現(xiàn)模型）、Deep View-Temporal Interaction Network for News Recommendation（DeepVT：視圖與時序模式交互，全面、精準(zhǔn)預(yù)測用戶畫像）

創(chuàng)新技術(shù)取得新進(jìn)展，度小滿已將其應(yīng)用在實際業(yè)務(wù)中

在度小滿此次的三篇論文中，用于專家發(fā)現(xiàn)任務(wù)的ExpertBert模型，彌合了預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)與下游建模任務(wù)的差距，能夠精準(zhǔn)識別潛在的信貸需求；ENEF模型，基于非采樣策略進(jìn)行專家發(fā)現(xiàn)，增強(qiáng)了問題和用戶表示的魯棒性和穩(wěn)定性，成為CQA領(lǐng)域兼具性能與效率的最優(yōu)方法；DeepVT模型，全面有效地捕捉和融合視圖和時序模式，使小微客群的行為預(yù)測更精準(zhǔn)。

度小滿AI Lab負(fù)責(zé)人楊青表示，這些算法與金融行業(yè)的用戶行為預(yù)測高度相關(guān)，對于風(fēng)險評估，信貸獲客和老客經(jīng)營等信貸業(yè)務(wù)至關(guān)重要。目前以上創(chuàng)新技術(shù)已在實際業(yè)務(wù)上落地應(yīng)用。

度小滿AI Lab團(tuán)隊撰寫的三篇文章聚焦預(yù)訓(xùn)練模型、用戶表示、序列建模等前沿技術(shù)，為加快攻克金融科技難題，推動創(chuàng)新技術(shù)在金融領(lǐng)域的落地應(yīng)用提供了有力支撐。未來，度小滿將繼續(xù)加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新，以科技破解金融服務(wù)痛點，助力實體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

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