NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING WITH MACHINE LEARNED ANNOTATORS & DEEP LEARNED ONTOLOGIES AT SCAL

在SPARK SUMMIT 2017上，David Talby所分享的题为《NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING WITH MACHINE LEARNED ANNOTATORS》的演讲，虽然给出的知识库资料未直接包含该演讲的具体内容，但可以结合这些资料为您提供关于自然语言处理（NLP）与机器学习注解器在理解自然语言中的应用背景和技术框架的概览。

技术背景与应用： - 自然语言处理（NLP） 是一种核心工具，广泛应用于文本分析和挖掘，服务于包括电商、文娱、司法、公安、金融、医疗等多个行业。它通过技术如分词、词性标注、命名实体识别等基础服务，支持智能问答、对话机器人、舆情分析等多种场景。

• 阿里云NLP服务 包括基础服务（提供分词、词性标注、命名实体等功能）和自学习平台，允许用户根据特定需求定制算法能力，如文本分类、情感分析等，体现了机器学习在NLP领域的应用深度与广度。

• Spark及其在机器学习中的角色，作为大数据分析引擎，Spark凭借其高性能和易用性，在机器学习领域尤为重要。MLlib是Spark的一个重要组件，提供了丰富的非深度学习算法，支持从分类、回归到模型选择、自动调参等一系列功能，对于构建和优化自然语言处理模型至关重要。

综上所述，尽管没有直接涉及David Talby演讲的具体细节，但从知识库中我们可以推断，他的演讲可能探讨了如何利用机器学习注解器（即通过训练模型来自动化地对文本进行标注和理解）结合Spark这样的大数据处理框架，来提升自然语言理解的能力，这涵盖了从数据处理、特征提取到模型训练及应用部署的全过程，与上述提及的技术和服务框架紧密相关。