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Tag: # 算法
CIKM 2020 | 一文详解美团6篇精选论文
2020年12月03日
搜索与NLP中心
AI平台/搜索与NLP部/NLP中心/知识图谱组共有六篇论文(其中4篇长文,2篇短文)被国际会议CIKM2020接收,这些论文是知识图谱组在多模态知识图谱、MT-BERT、Graph Embedding和图谱可解释性等方向上的技术沉淀和应用。
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美团无人车引擎在仿真中的实践
2020年11月27日
杨磊
在自动驾驶行业的经典控制方案中,横向控制与纵向控制的求解是模型解耦的独立算法。这种“横纵分离”的控制方案虽然可行,但显然不符合人类的驾驶方式,也不符合横向、纵向紧密联系这一客观事实。本文介绍了一种横纵一体的无人车控制实现方案,在描述车辆横纵耦合、考虑横纵联合约束、统筹横纵跟踪性能方面更具优势。
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对话任务中的“语言-视觉”信息融合研究
2020年10月15日
会星 子彭 方向 小捷 玉树 仲远等
目标导向的视觉对话是“视觉-语言”交叉领域中一个较新的任务,要求机器能通过多轮对话完成视觉相关的特定目标。该任务兼具研究意义与应用价值。日前,北京邮电大学王小捷教授团队与美团AI平台NLP中心团队合作在目标导向的视觉对话任务上的研究论文被国际多媒体领域顶级会议ACMMM 2020录用。
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美团内部讲座|清华大学莫一林:信息物理系统中的安全控制算法
2020年09月30日
莫一林
【Top Talk/大咖说】是美团技术学院面向公司内部组织的系列讲座,定期邀请美团技术团队负责人、业界大咖、高校学者及畅销书作者,为大家分享最佳实践、互联网热门话题、学术界前沿技术进展等内容。我们以后会定期公开这些内部讲座的内容,敬请关注。2020年9月10日,Top Talk邀请到了清华大学自动化系莫一林副教授,请他带来题为《信息物理系统中的安全控制算法设计》的分享。
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KDD Cup 2020多模态召回比赛亚军方案与搜索业务应用
2020年09月27日
左凯 马潮 东帅 曹佐 金刚 张弓
本文介绍了KDD Cup2020多模态召回比赛亚军的技术方案以及在美团搜索业务中的应用与实践。
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KDD Cup 2020多模态召回比赛季军方案与搜索业务应用
2020年09月27日
漆毅 坚强 胡可 雷军
本文介绍了KDD Cup2020多模态召回比赛季军的技术方案以及在美团搜索广告业务中的应用与实践。
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KDD Cup 2020 Debiasing比赛冠军技术方案及在美团的实践
2020年08月20日
坚强
ACM SIGKDD (国际数据挖掘与知识发现大会,简称 KDD)是数据挖掘领域的国际顶级会议。美团参加了KDD Cup比赛中Debiasing、AutoGraph、Multimodalities Recall等三道赛题,最终在Debiasing赛道中获得冠军(1/1895),在AutoGraph赛道中也获得了冠军(1/149),并在Multimodalities Recall赛道中获得了季军(3/1433)。
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MT-BERT在文本检索任务中的实践
2020年08月20日
兴武
提高机器阅读理解(MRC)能力以及开放领域问答(QA)能力是自然语言处理(NLP)领域的一大重要目标。在人工智能领域,很多突破性的进展都基于一些大型公开的数据集。
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美团搜索中NER技术的探索与实践
2020年07月23日
丽红,星池,燕华,马璐,廖群,志安,刘亮,李超,云森,永超等
NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。
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智能搜索模型预估框架Augur的建设与实践
2020年07月16日
朱敏,紫顺,乐钦,洪晨,乔宇,武进,孝峰,俊浩等
本文将与大家探讨美团搜索与NLP部使用的统一在线预估框架Augur的设计思路、效果、优势与不足,希望对大家有所帮助或者启发。
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ICRA 2020轨迹预测竞赛冠军的方法总结
2020年06月11日
炎亮 佳禾 德恒 冬淳
行人轨迹预测问题是无人驾驶技术的重要一环,已成为近年来的一项研究热点。在机器人领域国际顶级会议ICRA 2020上,美团无人配送团队在行人轨迹预测竞赛中夺冠,本文系对该预测方法的一些经验总结,希望能对大家有所帮助或者启发。
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美团无人配送CVPR2020论文CenterMask解读
2020年05月21日
钰晴 申浩等
计算机视觉技术是实现自动驾驶的重要部分,美团无人配送团队长期在该领域进行着积极的探索。不久前,高精地图组提出的CenterMask图像实例分割算法被CVPR2020收录,本文将对该方法进行介绍。
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WSDM Cup 2020检索排序评测任务第一名经验总结
2020年03月26日
帅朋
美团搜索与NLP部与国内高校组队,提出了一种基于BERT和LightGBM的多模融合检索排序解决方案,拿下了WSDM Cup 2020 Task 1榜单的第一名,本文系经验总结文章。
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想进美团不知道选哪个技术岗位?这里有一份通关秘籍!
2020年03月26日
王鹏
随着互联网的高速发展,技术岗位在不断地细分,比如软件开发不仅分为前端和后端,前端会分为Web、iOS和Android三个方向,后端又分为后台、系统、数据等。现在异常火爆的AI方向更是让人「眼花缭乱」,深度学习、数据挖掘、NLP、人脸识别、知识图谱等等。那么,我们应该如何更好地选择适合自己的技术岗位呢?
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美团点评技术年货:900+页电子书,覆盖前端、后台、大数据、算法……
2020年01月17日
技术学院
2020年春节到来之际,我们精选美团技术博客几十篇技术干货以及数篇国际顶会论文,整理制作成一本厚达900多页的电子书,作为新年礼物赠送给大家。
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顶会论文:基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法
2019年11月21日
炎亮 德恒 冬淳 华夏
民以食为天,如何提升超大规模配送网络的整体配送效率,改善数亿消费者在”吃“方面的体验,是一项极具挑战的技术难题。面向未来,美团正在积极研发无人配送机器人,建立无人配送开放平台,与产学研各方共建无人配送创新生态,希望能在一个场景相对简单、操作高度重复的物流配送中,提高物流配送效率。
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美团BERT的探索和实践
2019年11月14日
杨扬 佳昊 金刚
2018年,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域最激动人心的进展莫过于预训练语言模型,包括基于RNN的ELMo和ULMFiT,基于Transformer的OpenAI GPT及Google BERT等。
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XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析
2019年08月15日
李兆军
XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”,被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域,XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码,如适用于Spark分布式训练的XGBoost on Spark。然而,在XGBoost on Spark的官方实现中,却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。
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大众点评信息流基于文本生成的创意优化实践
2019年03月14日
忆纯 杨肖 明海 众一 扬威 凤阳
本文主要介绍了大众点评信息流内容团队利用文本生成技术在创意优化方向上的一些思考和实践。
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WSDM Cup 2019自然语言推理任务获奖解题思路
2019年02月21日
帅朋
美团团队在刚刚结束的WSDM Cup 2019比赛“真假新闻甄别任务”中获得了第二名的好成绩。本文将详细介绍他们本次获奖的解决方案,里面用到了很多黑科技比如BERT哦。
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