TF38: 无（少）标注数据在人工智能中的应用

人工智能技术的目标是理解，复制，甚至超越人类的智能。目前最成功的技术路线是模仿人类的“学习”能力和过程，让模型从数据中学习规律和知识。数据在人工智能发展过程中有着至关重要的作用。但是在现实中，获取大量的有标注的数据，比如机器翻译需要的平行语料，是非常不容易的。而另一方面，大量的无标注数据（例如网页文本）却相对容易获得。同时，人具有很强的从大量无标注数据中学到知识和规律的能力，如何给机器也赋予这样的能力，从无标注数据中获得效果优良的模型，是人工智能领域一个活跃的研究方向，具有巨大的价值。 近年来， 该领域有了长足的进展，也有相当多的落地的应用。本次活动邀请到来自高校和互联网企业一线的研究者和技术负责人，从自然语言处理，语音，文本语义理解与信息抽取等多个领域，分享及探讨无标注或者少量标注数据在AI领域的最新学术进展与工业实践。