
摘要
本文介绍了DELTA,一个基于深度学习的语言技术平台。DELTA是一个端到端的平台,旨在解决工业级别的自然语言和语音处理问题。该平台集成了最流行的神经网络模型用于训练,以及全面的部署工具以支持生产环境。DELTA的目标是为学术界和工业界的使用案例提供便捷且快速的体验,以便用户能够轻松地使用、部署和开发自然语言处理及语音模型。我们通过在多个自然语言处理和语音任务上的表现展示了DELTA的可靠性能,这些任务包括文本分类、命名实体识别、自然语言推理、语音识别、说话人验证等。DELTA已被用于开发若干前沿算法并发表相关论文,同时在实际生产中为数百万用户提供服务。
代码仓库
didi/delta
官方
tf
GitHub 中提及
Delta-ML/delta
tf
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| abstractive-text-summarization-on-cnn-daily | DELTA (BLSTM) | ROUGE-L: 27.3 |
| intent-detection-on-atis | DELTA (BLSTM-CRF) | Accuracy: 97.40 |
| natural-language-inference-on-snli | DELTA (LSTM) | % Test Accuracy: 80.7 |
| slot-filling-on-atis | DELTA (BLSTM-CRF) | F1: 0.952 |
| text-classification-on-trec-6 | DELTA (CNN) | Error: 7.8 |
| text-classification-on-yahoo-answers | DELTA (HAN) | Accuracy: 75.1 |