机器阅读理解技术在过去近年飞速发展，成为各大 AI 公司与高校的必争之地，这也引领了过去一年机器学习在文本方向应用的爆发。在阅读理解技术落地产品化的进程中依然存在许多待解决的问题。比如：如何压缩简化模型支持高并发服务，如何判断问题的答案是否存在于文本库之中，如何将阅读理解机器人与其他机器人有效融合，如何让非专业人员可以成功的运营使用等等。我们团队在过去一年多的时间里针对阅读理解技术的核心问题进行了深入探索，探索以上问题的同时，还开发了全套标注，训练，运营，服务平台来将这一重要技术产品化。本次分享将包含追一科技针对以上问题探索与方案。

B2B2C 场景下的企业服务是当前 AI 应用落地的核心场景，追一科技在这一企业服务场景中有着多年的丰富经验。本次分享将讨论 AI 技术在 B2B2C 场景中的落地难点与经验，同时分享我们如何将阅读理解技术成功在 B2B2C 场景下产品化的一些工程实践经验与心得。

演讲提纲：

  1、AI技术在企业服务中的特点

1.1 B2B2C 系统通用架构

1.2 B2B2C 难点问题分析

  2、追一阅读理解对话机器人

2.1 阅读理解机器人架构

2.2 核心功能点优化

• 模型性能优化
• 对话管理
• 知识闭环运营
• 数据标注助手

听众受益点：

1. 机器学习在文本方向最前沿技术近况
2. AI技术在企业服务中的特点
3. 问答系统的关键任务解决方案