2018年BERT问世，对众多下游任务带来了明显的效果提升。预训练语言模型逐渐成为NLP领域内的焦点方向，也在学术界和工业界都引起了极大地关注和投入。

本次分享将回顾文本表达的背景意义与重要里程碑，并介绍目前领域内关注的一些焦点问题，比如预训练模型与知识图谱的融合，预训练的快速推理等。 针对这些问题，我将介绍TEG NLP工作组相关同学的一些解决方案并分享TEG NLP工作组的开源框架。 

听众受益

• 了解预训练模型的历史与现在
• 学习领域内核心问题的解决方案
• 了解预训练模型的落地应用实例 

适合人群

对机器学习、NLP有一定基础知识。 适合NLP、推荐系统和对话系统工作从业者。  

知识图谱是包含世间万物以及它们之间联系的语义网络。百度目前已建设了超大规模的通用知识图谱，并在智能搜索、推荐、交互等多项产品中实现了广泛应用。同时，随着行业智能化诉求的提升，在图谱构建和应用等方面都面临新的挑战。

本次分享将全面介绍百度构建大规模通用知识图谱的核心技术，以及在复杂知识表示、多模态语义理解、行业图谱构建上的技术实践与应用。

听众受益

1. 学习大规模通用知识图谱构建技术
2. 了解复杂知识表示、多模态语义理解、行业图谱构建等核心技术
3. 了解百度知识图谱的互联网以及行业应用解决方案

适合人群

对机器学习、深度学习、语言与知识技术有一定基础和兴趣的从业者

今年天猫双11，商家在淘宝直播间里实现了爆发，33个淘宝直播间成交超过1亿元，这其中新亮相的AI虚拟主播，又为致力于直播常态化的商家带来了新的惊喜。作为电商域首个实现人、货、场协同播报与一对多实时互动的小蜜虚拟主播，她具有智能剧本写作、商品视觉展现、个性化行为驱动、多模态问答等能力，帮助商家大大降低开播成本，带动店铺成交和私域粉丝转化。作为从窗口式问答到直播互动的人机交互新形态，虚拟人入选了阿里双十一十大黑科技，背后除了直播间一体化的技术框架支持，还离不开自然语言理解、知识图谱构建、长文本生成、多模态内容匹配、多模情感计算等基础技术的发展突破，是小蜜多年技术积累的集成。

本次分享将重点介绍虚拟主播的多模内容创作与多模问答技术，以及相关的领域任务、模型构建及优化思路。