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宝盈集团:专访先声教育CTO秦龙:专注AI技术研发,做教育行业的“DeepMind”

发布日期:2021-06-30 23:30浏览次数:
本文摘要:近年来,随着国家频繁实施教育信息化相关政策,信息化产品和服务在教育领域落地的步伐逐渐变慢,各大科技公司也在相关领域大规模部署,围绕教育信息化的各创业项目也势头强劲,IT桔子发表的日子另外,随着最近中考改革政策的出台,英语口语机考试在全国各地普及。这给专业接受英语口语项目管理服务的教育机构带来了机会。

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近年来,随着国家频繁实施教育信息化相关政策,信息化产品和服务在教育领域落地的步伐逐渐变慢,各大科技公司也在相关领域大规模部署,围绕教育信息化的各创业项目也势头强劲,IT桔子发表的日子另外,随着最近中考改革政策的出台,英语口语机考试在全国各地普及。这给专业接受英语口语项目管理服务的教育机构带来了机会。2016年4月正式成立的开始教育将公司定位为“现在在教育领域落地的人工智能技术运营商”,从AI技术紧贴B末端,射击行业和场景,成为教育行业的“DeepMind”,向教育机构提供AI技术解决方案开始教育CTO秦龙博士毕业于卡内基梅隆大学,2014年再次加入著名的语言自学平台Duolingo,管理平台上的多语言语音识别技术,是Duolingo的第一位中国工程师。最近,(公众号:)回到开始教育事务所,采访了开始教育CTO秦龙博士。

为了专注于b末端,向教育机构输入AI技术,基于语音识别、自然语言处理等核心技术开始教育,自主开发了智能口语项目管理、智能文学创作考试、适应自学、智能对话及情感识别技术解决方案。最初的教育为什么不考虑c末端业务,而是在b末端进行研究,他说:“我们是技术驱动型公司,所以通过向b端的教育机构提供技术服务可以充分发挥我们的技术优势,但是英语说得流利的产品驱动型公司,c末端希。

像IBM那样,不仅仅是向客户获取技术,也不需要获取技术咨询服务,将不同企业的技术用于场景调整,训练企业内的员工。因此,我们获得的技术解决方案必须适用于与他们不同的产品和场景。“现在开始教育自律研究开发的五个AI技术模块中,成熟期应用的是智能口语项目管理技术和智能文学创作考试技术。其中,英语智能语音项目管理技术在2年内创建成熟期的跨平台,除了判别英语发音的是非之外,还可以细分为音素、重音、语调、断句、韵律等多个维度。

可以为K12领域的学生取得动态数据流,多维自学结果对系统功能,帮助学生有效地提高英语听力能力,适应英语听力考试。据介绍智能文学创作考试技术也于月底于今年6月对外开放,与百度、京东合作。

在业务方面,开始服务百度、新东方、美好未来、海云天科学技术等数百家行业领先企业。秦龙详细说明了开始教育自律发展的文学创作考试系统。

“我们的文学创作考试系统面向K12领域第一批高中学生,根据国内中考英语考试的评分标准,获得评分和改错两个基本功能,符合现实考试环境,同时从词汇、语法、内容和可读性等多维度全面提升系统》Singsound自动作文评分系统(AES )从单词的拼写、用语、语法、句法、句法复杂性、出题程度、可读性等维度综合评价作文在适当阶段的水平。采用语言学特征提取和深度自学相结合的方法,主要采用语言映射、词法分析、词性表示、句法分析、主题模型等自然语言处理技术,同时融合了自学、模型融合等技术。

Singsound语法修正系统(GEC )使用了统计资料翻译技术(Phrase-based model )。该系统利用IBM translation model提取训练数据中的词组信息,根据明确的上下文将错误的词组同质化为语法正确的词组。

通过对将统计资料翻译成模型得到的可能的纠错结果展开句法分析、字句分析,分析明确的错误类型,对变更结果展开纠错,可以进一步提高纠错的效果。我理解英语流利,科大通讯飞等公司也有语音项目管理的产品发售,秦龙开始教育的好处是只为横向教育机构提供服务,技术开发更明确,其他公司“大而广”,要开始教育“小” 适应自学不是一门技术,而是一个大概念,由于人工智能技术的缓慢发展,主要进行个性化教育的AI适应自学成为当今产学研三界关注度最低的热点话题之一。

AI适应自学曾报道过火热的理由。在国外,适应自学已经有20多年的历史,从最初有序化的适应发展到现在基于人工智能的适应。然后,从小学、中学、高中到职业教育,涵盖了国家和年龄不同的数百个学科。其效果得到很好的检查,可以给小学生、中学生和文科生带来成绩的提高。

在人工智能的保护下,个性化教育的步伐大幅放缓,为了与传统适应教育区别,现在进行人工智能适应教育的公司都偏向于称自己为“智能适应环境教育”,人工智能适应自学是传统适应自学的升级适应自学可以分为(1)基于介绍系统的浅层适应阶段和(2)基于介绍系统的浅层适应阶段两个阶段。(2)基于自学不道德建模的深度适应阶段。据介绍,目前国内许多企业仍处于浅层适应阶段,教育适应系统的启动首次进入适应自学的核心深度阶段。秦龙说:“我们开始小组使用的CLUF是基于深度自学的Encoder-Decoder模型,分别是上下文编码器Context Encoder、语言学特征编码器Linguistic Encoder、用户信息编码器user er “上下文编码器是用于编码语句的语言环境,包含在字母级编码器和单词级编码器中。

字母级编码器是分级循环神经网络结构,单词级编码器是双向长短期存储神经网络LSTM。语言学特征编码器也是LSTM结构,主要用作编码提取的语言学特征,为上下文编码器获取附加信息。用户编码器是记录用户的第二语言能力和自学历史的唯一连接结构。

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问题编码器用于对问题类型、解答方式等信息进行编码。”秦龙指出,适应自学不是某一单一技术,而是包括教育学、心理学、认知科学、计算机科学等多学科知识在内的大概念。

“现在大部分中国企业做的适应自学只是基于问题的介绍。首先,提供非常大的题库。然后,基于问题的每个问题都显示所谓的标记、科学知识地图的信息。人工显示一些知识点(labor intensive work ),然后让学生做问题。

“现在大部分公司做的介绍问题的系统和今天的标题介绍新闻的系统没有本质区别,使用的是同样的技术。你这个问题总结好后,我去题库找和这个问题相似的问题,介绍这个问题让你做。这复盖了国内95%以上的进行所谓适应自学的公司。

》适应自学技术的课题还根据秦龙的说明,适应自学接下来的课题是knowledge tracing,它必须在一个人自学一段时间后判别过去知识点的控制程度,目标是在最短时间内识别越准确 “这件事只是酋长国的浪费。结果,不能通过问题和考试,不能根据学生问题的正确率来判别。

”“也包括现在大家谈论的DKT(Deep Knowledge Tracing ),但是学术圈对DKT没有定论,不能说DKT比以往的KT有效。没有争论。实质上Dkt是2015年发表的论文,2016年几个不同机构发表了两三篇论文,理论上分析了nodKT是否比传统KT方法好,并根据作者对外开放的代码再现实验结果,但也有一些2017年以来发表了一些论文。

主要的研究是如何能让DKT变得更好,整合了传统的Knowledge Tracing的几种方法,所以整个DKT都是ongoing research,研究的方法不能说一定好。这是误解。

”秦龙说,现在很多分公司只不过是介绍,与知识跟踪相关的确实有可能接近5家。秦龙指出,适应自学几乎不可能代替老师,但它值得给学生一定的指导,并提高刷题的效率等。

最后,秦龙用两句话总结了开始教育的核心优势,即“精确”和“专业”。精确意味着对技术水平不同的公司的市场需求精度最低,专业意味着开始教育更不理解教育。实际的教育场景千差万别,不能一概而论,但开始教育理解了所有明确的场景的调查,将来开始教育在技术方面没有更深入的研究,同时不仅不能进行技术服务,也不能进行内容上的研究开发,整体的教育来源相关报道:前面有“老大哥”,后面有“新势力”,AI教育江湖谁沉浮? CNNIC最近报告说,K12英语在线教育失常,AI教育驱动产业升级了原创文章,发布了许可禁令。

以下,听取刊登的心得。


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