如今，多模態(tài)、預(yù)訓練排序等新興技術(shù)在金融領(lǐng)域的深入應(yīng)用，為行業(yè)發(fā)展注入了新動能。度小滿深知前沿科技對推動金融行業(yè)創(chuàng)新變革的重要性，一直深耕技術(shù)創(chuàng)新，在多個前沿技術(shù)領(lǐng)域都獲得了深厚的技術(shù)積累。最近，度小滿金融數(shù)據(jù)智能應(yīng)用部AI-Lab的兩篇論文分別入選了ACM MM和CIKM國際頂級會議。
據(jù)了解，度小滿的兩篇論文分別就多模態(tài)和預(yù)訓練排序等多個熱門話題提出了新穎的算法，并在相關(guān)任務(wù)上達到了國際頂尖水平，獲得了審稿人的一致好評并最終錄用。這標志著度小滿在自然語言處理和計算機視覺等人工智能前沿領(lǐng)域的研究得到了國際同行的認可。
新模型可有效提升度小滿在視覺風控方面的技術(shù)能力
兩篇論文中，度小滿論述“具有實體對齊網(wǎng)格的位置增強Transformer”的論文被ACM MM錄用。ACM MM(ACM International Conference on Multimedia)是計算機科學領(lǐng)域中多媒體領(lǐng)域的頂級國際會議，涵蓋了多個媒體領(lǐng)域的前沿研究與進展，包括圖像，文字，音頻，傳感器等，被中國計算機學會(CCF)列為A類會議。
許多圖像除了實際的物體和背景等信息外，通常還包含著很有價值的文本信息，這對于理解圖像場景是十分重要的。因此該論文主要研究基于文本的視覺問答任務(wù)，這項任務(wù)要求機器可以理解圖像場景并閱讀圖像中的文本來回答相應(yīng)的問題。然而之前的大多數(shù)工作往往需要設(shè)計復雜的圖結(jié)構(gòu)和利用人工指定的特征來構(gòu)建圖像中視覺實體和文本之間的位置關(guān)系。為了直觀有效地解決這些問題，度小滿科研人員提出了具有實體對齊網(wǎng)格的位置增強Transformer。
該模型能夠整合目標檢測、OCR以及基于Transformer的文本表示等多種方法的優(yōu)勢，增強算法對于圖像中場景信息的理解，更精準的融合圖像與文本多模態(tài)的信息，進一步助力證件識別、人臉與活體檢測等業(yè)務(wù)場景，提升度小滿在視覺風控方面的技術(shù)能力。
度小滿對預(yù)訓練排序深入研究為金融數(shù)據(jù)管理提供依據(jù)
度小滿另一篇闡述“基于BERT的動態(tài)多粒度排序模型”的論文被CIKM錄用。CIKM(The Conference on Information and Knowledge Management )是由ACM主辦的信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的國際頂級會議，由國際計算機學會ACM SIGIR分會主辦，每年召開一次。
近年來，預(yù)訓練的語言模型廣泛應(yīng)用于文本的檢索排序任務(wù)中。然而，在真實場景中，用戶的行為往往受到選擇或曝光偏差的影響，這可能會導致錯誤的標簽進而引入額外噪聲。而對于不同候選文檔，以往的訓練優(yōu)化目標通常使用單一粒度和靜態(tài)權(quán)重。這使得排序模型的性能更容易受到上述問題的影響。
因此，在該論文中，度小滿科研人員重點研究了基于BERT的文檔重排序任務(wù)，開創(chuàng)性地提出了動態(tài)多粒度學習方法。該種方法能夠讓不同文檔的權(quán)重根據(jù)預(yù)測概率動態(tài)變化，從而減弱不正確的文檔標簽帶來的負面影響。此外，該方法還同時考慮了文檔粒度和實例粒度來平衡候選文檔的相對關(guān)系和絕對分數(shù)。在相關(guān)基準數(shù)據(jù)集上的實驗進一步驗證了度小滿模型的有效性。
度小滿兩篇論文入選國際頂級會議，再次展現(xiàn)了度小滿雄厚的技術(shù)實力。多年來，度小滿始終致力于以先進科技破解金融服務(wù)難題，推動科技與金融的深度融合發(fā)展。在度小滿等金融科技企業(yè)的共同努力下，未來日益成熟的金融科技，相信也將推動金融行業(yè)邁向全新發(fā)展階段。
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