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网易AI Lab斩获自然语言处理国际顶会冠军

11月19日,由Google AI, Microsoft Research,Amazon Science和University of Edinburgh等机构联合举办的EMNLP ConvAI3比赛在Search-oriented Conversational AI (SCAI) EMNLP Workshop上揭晓最终结果,网易AI Lab在众多参赛队伍中脱颖而出,一举夺得该NLP顶会的冠军。这是网易AI Lab继INTERSPEECH 2020的SdSV语种识别竞赛,IJCAI的3D重建竞赛后又一次问鼎国际AI竞赛冠军,也展示了其在AI多领域的领先研发实力。

EMNLP会议由国际语言学会(ACL)下属的SIGDAT小组主办,创立之初旨在关注统计机器学习方法在自然语言处理领域的应用。近几年,随着基于大规模数据的机器学习方法(尤其是深度学习)的迅速发展,该会议参与人数也逐年增加。本次网易AI Lab参与的ConvAI3(第三届对话智能挑战赛),则是EMNLP2020的重要比赛之一。

本次ConvAI3比赛重点考察参赛的对话系统是否能判断用户所提出的问题是“模糊而有歧义的”,并通过一轮和多轮的问题澄清,正确理解用户的问题,提供用户真正想要的搜索结果。

比赛共分为两个阶段。第一阶段是一个自动的评测任务,主要考察用户query+系统澄清问题+用户回答组合成新的query去进行文档检索得到的指标,和系统选择的问题与真实标注的问题的召回率指标,所有指标均越高越好。

第一阶段测评结果(结果数据来源于http://convai.io/)

第二阶段是一个多轮对话的评测任务,首先评测在最多三轮对话的条件约束下,用尽可能少的对话轮次去澄清用户的问题,从而检索到指定的文档,同时也评估最终文档检索的指标。第二阶段要求实现一个完整的系统,包括用户问题是否需要被澄清的识别以及澄清问题的产生。

第二阶段测评结果(结果数据来源于http://convai.io/)

网易AI Lab(队名:NTES_ALONG)首先为用户问题设计了BERT的意图识别模型,然后针对实际的比赛数据构造了一个多任务目标数据,从而建模多任务BERT语义匹配模型。在借助大规模语料的预训练知识的同时,提升系统在少量业务数据下的意图识别和语义匹配能力。经过两轮的激烈角逐,网易AI Lab最终获得了第三届对话智能挑战赛 (ConvAI 3)的冠军。

校招客服平台HRQA

网易AI Lab成立于2017年,在广州、杭州、上海均设有分部,主要运用AI黑科技为旗下各大游戏工作室助力,并赋能给更多产品。目前,网易AI Lab研发的智能客服技术已经使用在网易多款客服系统,比如SA智能客服平台Piggy和校招客服平台HRQA。

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