中文自然语言处理实现突破，京东智能广告实验室论文被ACL收录

众所周知，由于语言的多样性和复杂性，自然语言处理（NLP）在学术和工业应用上一直是非常具有挑战的领域。同时由于中文语言的独特性和高灵活特点，基于中文的自然语言处理任务会更加复杂。

京东在服务数以亿计的用户同时，积累了大量的文本信息，如商品的名称，属性，用户评论和问答等。有效利用好这些文本信息，就能大幅提升京东的服务质量和用户满意度。然而，由于文本形式口语化，文本内容丰富，用以训练模型的标注数据少等问题，工程师在实际NLP技术开发中遇到了很大的挑战。

针对以上挑战，京东智能广告实验室提出了一种多语言多任务的监督学习架构。该架构结合了多种迁移学习模型，通过利用多任务训练的方式，极大地提升了低资源语言的学习效果。例如，在标准测试数据上，相比于传统的单语言、单任务的学习方法，利用新方法在实体标注任务上取得了 4.5% 到 50% 的性能提升（F值）。

据京东集团副总裁、商业提升事业部总裁，同时也是京东智能广告实验室负责人颜伟鹏博士介绍，针对复杂和较少标注的中文数据，通过引入大量的英文标注数据，能够有效提升中文序列标注（Sequence Labeling）的效果。目前该技术已经应用到京东的商品推荐，排序和文本生成等实际应用中。

京东智能广告实验室隶属京东商城商业提升事业部，主要从事智能广告相关的基础研究和应用研究，研究范畴涵盖视频图像、NLP、大规模机器学习、深度学习、推荐技术、广告机制等多个领域。实验室成员包括有学术能力的硕士、博士研究生以及经由实验室招募的优秀学者、在行业内和学术圈内有技术影响力的科学家。目前京东智能广告实验室已累计研究成果数十项，其中多个项目荣获京东集团技术创新奖项，多篇论文被国内外知名学术机构收录。