基于少量样本的模型管理平台
欧拉图谱基于人工智能技术，在金融分析领域全面发展，产出成熟基础工具、细化功能及定制化解决方案。
今天，小欧就带大家了解一下欧拉基于少量样本的模型管理平台吧！?
基于少量样本的模型管理平台
借助移动互联网技术、机器学习领域深度学习技术的发展，以及大数据语料的积累，自然语言处理技术已经取得了突飞猛进的进展。与此同时，各领域对自然语言处理的需求也日渐增加：HR团队的简历信息抽取、法律合规部门的法律文书解析、合同审查、知识产权团队的专利自动标注、企业分析团队的关系抽取、事件分类等等，都需要在大量人工标注的基础上再进行建模实现。
然而，现实存在的问题是：人工标注大量的样本数据，无论是从人力调配、时间消耗还是成本费用上来说，都是耗费巨大的。为了解决这个在研究领域以及工业领域都存在的重要问题，欧拉图谱团队开发了基于少量样本的模型管理平台，来减少业务方专家的标注压力和模型人员的开发压力，大大缩短了开发周期。
基于少量样本的模型训练在技术上主要采用的是深度学习，但在此之前此技术主要应用于图像处理领域，我们的平台突破这一壁垒，运用深度学习和主动学习，结合语义分析搭建而成。平台主要包括预训练模型、网络参数微调、模型再训练等过程。整个模型管理系统平台主要由两部分组成：数据标注模块、模型自动训练模块。数据标注功能模块主要提供标注页面，方便数据标注人员对少量样本进行标注，标注结果入库，模型返回结果再标注，模型结果展示等；模型功能模块主要基于标注的少量数据样本，对预训练的模型，进行网络参数微调，对训练出的模型的测试结果进行少量人工干预，再优化模型等操作。
结合标注平台与少量样本的模型训练方法，只需要对少量标注样本进行模型训练，提供少量人工干预，不断优化模型效果，为数据标注人员提供快捷明了的标注环境，能够缩短模型开发人员的开发周期，最终也节约了业务方的数据标注成本。
未来可期，一路前行，提高模型精度和简化标注流程仍是我们的重要任务，在不久的将来，欧拉希望能在没有标注数据的前提下，可以对自然语言处理任何领域的业务需求进行自动建模，让我们期待欧拉交出更满意的答卷！
欧拉图谱|往期回顾
欧拉图谱团队介绍
平安科技欧拉图谱团队隶属于尖端科技部门智能引擎部，由世界顶尖的算法科学家肖京博士直接领导，集结了来自斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、约翰霍普金斯大学、北京大学、复旦大学等国内外高端人才。欧拉图谱是智能金融团队自主研发设计的一款工业级平台产品，其以企业供应链和产业链为中心，集合了“海量大数据”、“专业场景”和“先进算法”等人工智能技术发展要件，将创新金融分析的基因融入到项目建设中，构建出以平台生态经营为特色的企业知识图谱。如今，欧拉图谱已为业内各界用户提供了卓越的大数据金融解决方案和优质的社会公共服务，秉承着携手共建创新商业生态链的思想，欧拉与你一路同行。
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