百亿参数大模型ERNIE加持下，零门槛AI开发平台EasyDL有多强？OSCHINA

为什么NLP已然成为企业降本增效利器？

在金融、政务、法律、医疗等众多行业中，每天会产生大量文档信息需要处理。以文本信息处理为例：

一个审核员一天最多审核5000条文本信息，且难以保证准确性，而在线的UGC资讯网站往往平均一个小时就要接收超百万条文本信息。

由此可见在真实的业务场景中，全部通过人力来实现信息生产、处理、发布全流程跟踪基本是不可能的，急需NLP技术实现信息的智能化处理，为企业降本增效。

NLP“上岗”至业务中的几大难题

NLP技术在实际场景中的应用并不像想象中那么顺利，主要源自于NLP场景化应用模型定制的过程中，存在诸多的难题：

数据标注费时费力：自建模型需要人工标注业务数据，费时费力，标注成本巨高，极大影响业务进度；

方案选型没头绪：不清楚最优模型方案，不确定模型评估指标，不知道模型效果如何调优；

模型部署落地难：不清楚适合业务场景的部署方案，实施部署开发难度大、成本高。

如何零代码、高质量搞定AI需求？

EasyDL-文本体验链接

数据阶段：「AI员工」助力高效标注

为帮助企业在数据准备环节降低成本，提高标注效果，EasyDL平台提供“AI员工”智能标注服务。在实际应用中，仅需少量人工标注数据，聪明的“AI员工”就可以对其他未标注数据进行智能标注，高效解决数据标注的大难题，帮助企业在数据准备环节降低成本，提高标注效果。

公有云API：用户可直接调用百度云提供的API进行使用，快捷又省心。

本地服务器部署：针对一些有本地化、私有化部署的需求，用户可灵活接入本地化服务部署方式，同样可以获得高性能serving能力。

目前EasyDL的零门槛、专业性强等特性已经被中小企业广泛接收，使用EasyDL的用户数已经超过100万，覆盖20多个行业场景，包括互联网、工业、农业、医疗、物流、零售、教育、交通等。

企业服务：翰才猎头使用文本分类模型，在平台上通过智能标注功能实现199万条数据自动标注，最终训练出准确率达到了95%+的“候选人职能”、“候选人职级”等模型，智能化解决了公司200万人才库简历的筛选问题。

金融领域：集牛科技基于文本实体抽取模型定制功能，自主实现了基于保险代理人拜访日志的关键信息抽取，有效提升了客户智能化运营效率。

物流领域：某互联网搬家平台使用EasyDL文本分类筛选优质用户留言，判断用户是否有效下单，精准定位目标用户，识别准确率达97%以上，有效提升平台整体的运营效率。