2020语言与智能技术竞赛:追一科技获得关系抽取任务冠军

2020-11-11 11:10:58 推荐

近日,由中国中文信息学会、中国计算机学会联合主办的2020语言与智能技术竞赛颁奖

典礼与分享报告在“第五届语言与智能高峰论坛”举行。追一科技AI Lab团队获得 “关系抽取”任务竞赛冠军,这也是追一科技再次摘冠语言与智能技术竞赛单元。在2019年竞赛中,追一科技曾在“知识驱动对话”任务中夺冠。

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2020语言与智能技术竞赛共设立五大任务——机器阅读理解、面向推荐的对话、语义解析、关系抽取和事件抽取,吸引了国内外知名高校、科研机构以及微软、腾讯、华为、阿里、追一科技、中国移动、中国工商银行等企业队伍参赛。总参赛队伍超5300支,选手超6000人,有效提交结果近15000份,成为中文NLP领域参赛人数最多的赛事。

关系抽取是构建知识图谱的重要技术之一,涉及命名实体识别、指代消解、关系分类等复杂技术,竞赛任务也是本届比赛难度最高、竞争最为激烈的任务之一。追一科技AI Lab团队在深厚的自然语言处理技术积累与实践经验基础上,采用创新技术方案,把实体抽取任务分为主语抽取、宾语抽取和关系分类三个步骤,输出层采用机器阅读理解中的指针网络作为基本结构,有效解决了实体进行两两匹配带来的大量负样本问题,训练效果大大提升,最终取得了第一名的成绩。

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这也是追一科技在NLP自然语言处理前沿研究的又一成绩。近几年来,追一科技在阅读理解、NL2SQL、知识图谱等多个方向不断突破。2020年1月,在NLP权威数据集SuperGLUE中超越Facebook,跃居全球第二。在全球顶级对话式问答挑战赛CoQA阅读理解冠军,以及CCF知识驱动对话比赛、中文机器阅读理解评测CMRC中,也连续获得冠军。2019年追一科技还联合产学研伙伴,发起举办了业内首届中文NL2SQL挑战赛,推进基于NLP技术的智能交互研究与创新应用。

随着人工智能在各行各业的落地和应用,对知识图谱的需求场景也越来越多,关系抽取技术将是快速构建知识图谱的“得力助手”之一。以金融风控领域为例,关系抽取技术可以帮助快速构建以企业、自然人、业务、经营情况、公司动态等为实体,相互关联关系为边的知识图谱。通过对图谱分析,金融机构可以监控企业及其关联企业,评估其经营情况、公司动态、潜在风险,完善贷前贷中授信,降低不良贷款率,满足金融信贷风控需求。

目前追一科技已经和汽车、零售、保险、航空等领域伙伴合作,落地应用基于知识图谱的智能化解决方案,不断提升AI机器人的理解和智能交互能力。

“技术与业务的双轮驱动,一直是AI发展的重要动力”,追一科技相关负责人表示,追一科技在不断攻坚核心AI技术创新同时,也会和客户及生态伙伴一起,积极探索落地更多元的AI应用场景,加速技术转化与应用创新,不断推进人工智能技术成熟与产业化。

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