Socar在国际深度学习大会“ICLR 2023”上发布研究成果

by Lee Seungjin

Published 02 May.2023 08:27(KST)

Socar人工智能团队。自左起为经理 Won Hyejin、组长 Park Gyeongho、经理 Kim Hyeonsu。Socar提供

SOCAR将在深度学习领域全球最高权威会议“ICLR 2023”的研讨会上发布其深度学习研究成果。

SOCAR于2日表示，将于本月5日出席“ICLR 2023”期间举行的研讨会PML4DC，并发表深度学习研究论文。SOCAR将介绍在数据资源不足的环境下如何高效训练数据的案例。

SOCAR人工智能团队将发表题为“公开意图分类的校正效果分析”的论文。论文提出，当深度学习模型以“交叉熵”损失计算真实值与预测值差异并进行数据训练时，如何在产生的损失值上追加校正的方法。

第二篇论文中，则提出了“用于文本数据增强的词性替换与特征空间插值”方案。论文介绍了在数据不足、难以进行有效模型训练的情况下，同时应用同义词替换与特征空间插值的数据增强技术。利用该技术，即使在数据匮乏的情形下，也能以优异性能解决句子分类问题。

SOCAR正以这些研究成果为基础，加快提升平台运营效率。公司还在利用通过平台运营获取的自然语言数据，开发最了解SOCAR业务领域的人工智能模型。SOCAR计划最快在年内引入基于该人工智能模型的人工智能客服中心解决方案。

为此，SOCAR正自主研究与开发大型语言模型（Large Language Model），以构建对话式人工智能。对话式人工智能能够理解客户的发话意图，并生成相应的回答，从而对车辆使用过程中产生的咨询进行快速而准确的应答。

参与本次论文的SOCAR人工智能团队表示：“能够在世界最高权威学会上分享SOCAR的深度学习研究成果，是一次难得的机会。我们将以本次研究为跳板，继续探索利用数据和技术解决并优化SOCAR中可能出现的各种问题的方案。”

另一方面，SOCAR正将通过应用程序和车辆等平台获取的多种数据与人工智能相结合，实现运营效率提升。以车辆事故领域为代表，SOCAR利用客户在使用SOCAR前后上传的照片数据、车载监控终端的DR-GPS传感器数据以及行车记录仪的视频数据，通过人工智能模型自动处理车辆损伤及事故与否的判定。

本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。