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7月28日至8月2日，全球自然语言处理领域的顶尖会议ACL2019在意大利佛罗伦萨举行。滴滴在会议上宣布开源其深度学习语音和自然语言理解模型训练平台DELTA，旨在帮助AI开发者更高效地创建和部署自然语言处理及语音模型，推动NLP应用的广泛应用。

DELTA是滴滴的第22个开源项目。自然语言处理模型和语音模型是许多AI系统与用户互动的重要接口。此次开源的深度学习模型训练框架，旨在简化开发者在创建和部署自然语言处理系统和语音模型时面临的复杂性。

DELTA主要基于TensorFlow构建，支持多种任务，包括自然语言处理和语音识别等。它集成了多种关键算法模型，如文本分类、命名实体识别、自然语言推理、问答、序列到序列文本生成、语音识别、说话人验证和语音情感识别等。所有这些模型都采用统一的代码结构和接口设计，便于管理和使用。

用户只需准备好模型训练所需的数据，并设置好配置参数，DELTA就能自动处理数据、选择合适的模型进行训练，并在训练完成后生成模型文件。该模型文件具备统一接口，可直接应用于实际生产环境中，从而加速从研究到产品化的进程。

值得一提的是，DELTA不仅支持多种模型的训练，还具有高度的灵活性，允许开发者根据需求构建复杂的模型。此外，DELTA在多种常见任务上提供了稳定且高效的基准测试，使得用户能够轻松复现现有研究成果，并在此基础上开发新模型。训练完成后，用户可以利用DELTA提供的部署工具快速上线模型，实现从理论到实际应用的无缝对接。

目前，AI开发者可以在GitHub（https://github.com/didi/delta）上查看DELTA的详细介绍和源代码，利用DELTA加速实验进程，部署用于文本分类、命名实体识别、自然语言推理、问答、序列到序列文本生成、语音识别、说话人验证和语音情感识别等任务的系统。此外，滴滴的开源平台（https://didi.github.io/）还提供了更多关于滴滴开源项目的详细信息。

事实上，滴滴已经在多个方面广泛采用了自然语言处理和语音技术。通过结合自然语言处理、深度学习、知识图谱、语音识别和推荐系统等技术，滴滴构建了一套基于AI的智能客服系统，不仅提高了人工客服的工作效率，还减少了他们处理重复性问题的时间。同时，滴滴正逐步推出基于语音识别和自然语言理解技术的驾驶员语音助手。在日本和澳大利亚等地，滴滴司机将能够通过语音命令接单，未来还将支持更加丰富的语音交互服务，涵盖娱乐、信息查询、车内环境调节、乘客沟通、客服咨询乃至加油、充电和保养服务等。此外，滴滴还致力于推动相关技术的开放共享，通过提供一站式的自然语言处理工具和机器人开放平台，助力行业合作伙伴更好地实现AI技术的应用落地。