地址标准化服务AI深度学习模型推理优化实践
深度学习已在面向自然语言处理等领域的实际业务场景中广泛落地，对它的推理性能优化成为了部署环节中重要的一环。推理性能的提升：一方面，可以充分发挥部署硬件的能力，降低用户响应时间，同时节省成本；另一方面，可以在保持响应时间不变的前提下，使用结构更为复杂的深度学习模型，进而提升业务精度指标。
用户地址数据不规范、管理难？阿里云帮您0.1秒解决
近年来，人工智能、大数据、小程序等技术广泛应用，直播电商、社交电商、跨境电商海外仓等模式深化创新。面对新冠肺炎疫情带来的冲击，消费者的消费习惯正在发生改变，以抖音、快手为主的直播平台带来的直播红利快速爆发。在订单的狂欢之后，用户地址杂乱、不规范等问题也让企业花费较大人力、时间成本去解决。基于此，阿里云AI人工智能团队在充分调研市场后，通过超强的NLP算法致力于企业用户地址数据的抽取、结构化、纠错等，实现以人工智能降本增效。
阿里云地址标准化服务使用Java SDK示例
地址标准化（Address Purification）是依托阿里云海量的地址语料库，以及超强的NLP算法实力所沉淀出的高性能及高准确率的标准地址算法服务。该地址算法服务能解决一地多名，地址识别，地址真伪辨别等多种问题，为企业，政府机关以及开发者提供地址数据清洗，地址标准化能力，使地址数据更好的为业务提供支持。 本文分别使用服务SDK及Core SDK演示该服务的Java SDK调用方法。
