廣州熱線(xiàn)

11月19日,由Google AI, Microsoft Research,Amazon Science和University of Edinburgh等機(jī)構(gòu)聯(lián)合舉辦的EMNLP ConvAI3比賽在Search-oriented Conversational AI SCAI EMNLP Workshop上揭曉最終結(jié)果,網(wǎng)易AI Lab在眾多參賽隊(duì)伍中脫穎而出,一舉奪得該NLP頂會(huì)的冠軍。這是網(wǎng)易AI Lab繼INTERSPEECH 2020的SdSV語(yǔ)種識(shí)別競(jìng)賽,IJCAI的3D重建競(jìng)賽后又一次問(wèn)鼎國(guó)際AI競(jìng)賽冠軍,也展示了其在AI多領(lǐng)域的領(lǐng)先研發(fā)實(shí)力。

EMNLP會(huì)議由國(guó)際語(yǔ)言學(xué)會(huì)ACL下屬的SIGDAT小組主辦,創(chuàng)立之初旨在關(guān)注統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的應(yīng)用。近幾年,隨著基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法尤其是深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展,該會(huì)議參與人數(shù)也逐年增加。本次網(wǎng)易AI Lab參與的ConvAI3第三屆對(duì)話(huà)智能挑戰(zhàn)賽,則是EMNLP2020的重要比賽之一。

本次ConvAI3比賽重點(diǎn)考察參賽的對(duì)話(huà)系統(tǒng)是否能判斷用戶(hù)所提出的問(wèn)題是“模糊而有歧義的”,并通過(guò)一輪和多輪的問(wèn)題澄清,正確理解用戶(hù)的問(wèn)題,提供用戶(hù)真正想要的搜索結(jié)果。

比賽共分為兩個(gè)階段。第一階段是一個(gè)自動(dòng)的評(píng)測(cè)任務(wù),主要考察用戶(hù)query+系統(tǒng)澄清問(wèn)題+用戶(hù)回答組合成新的query去進(jìn)行文檔檢索得到的指標(biāo),和系統(tǒng)選擇的問(wèn)題與真實(shí)標(biāo)注的問(wèn)題的召回率指標(biāo),所有指標(biāo)均越高越好。

第一階段測(cè)評(píng)結(jié)果結(jié)果數(shù)據(jù)來(lái)源于convai.io

第二階段是一個(gè)多輪對(duì)話(huà)的評(píng)測(cè)任務(wù),首先評(píng)測(cè)在最多三輪對(duì)話(huà)的條件約束下,用盡可能少的對(duì)話(huà)輪次去澄清用戶(hù)的問(wèn)題,從而檢索到指定的文檔,同時(shí)也評(píng)估最終文檔檢索的指標(biāo)。第二階段要求實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的系統(tǒng),包括用戶(hù)問(wèn)題是否需要被澄清的識(shí)別以及澄清問(wèn)題的產(chǎn)生。

第二階段測(cè)評(píng)結(jié)果結(jié)果數(shù)據(jù)來(lái)源于convai.io

網(wǎng)易AI Lab隊(duì)名:NTES_ALONG首先為用戶(hù)問(wèn)題設(shè)計(jì)了BERT的意圖識(shí)別模型,然后針對(duì)實(shí)際的比賽數(shù)據(jù)構(gòu)造了一個(gè)多任務(wù)目標(biāo)數(shù)據(jù),從而建模多任務(wù)BERT語(yǔ)義匹配模型。在借助大規(guī)模語(yǔ)料的預(yù)訓(xùn)練知識(shí)的同時(shí),提升系統(tǒng)在少量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)下的意圖識(shí)別和語(yǔ)義匹配能力。經(jīng)過(guò)兩輪的激烈角逐,網(wǎng)易AI Lab最終獲得了第三屆對(duì)話(huà)智能挑戰(zhàn)賽?ConvAI 3的冠軍。

校招客服平臺(tái)HRQA

網(wǎng)易AI Lab成立于2017年,在廣州、杭州、上海均設(shè)有分部,主要運(yùn)用AI黑科技為旗下各大游戲工作室助力,并賦能給更多產(chǎn)品。目前,網(wǎng)易AI Lab研發(fā)的智能客服技術(shù)已經(jīng)使用在網(wǎng)易多款客服系統(tǒng),比如SA智能客服平臺(tái)Piggy和校招客服平臺(tái)HRQA。