新火種
2025-02-08 
網易AILab斬獲自然語言處理國際頂會冠軍
11月19日,由Google AI, Microsoft Research,Amazon Science和University of Edinburgh等機構聯合舉辦的EMNLP ConvAI3比賽在Search-oriented Conversational AI (SCAI) EMNLP Workshop上揭曉最終結果,網易AI Lab在眾多參賽隊伍中脫穎而出,一舉奪得該NLP頂會的冠軍。這是網易AI Lab繼INTERSPEECH 2020的SdSV語種識別競賽,IJCAI的3D重建競賽后又一次問鼎國際AI競賽冠軍,也展示了其在AI多領域的領先研發(fā)實力。
EMNLP會議由國際語言學會(ACL)下屬的SIGDAT小組主辦,創(chuàng)立之初旨在關注統計機器學習方法在自然語言處理領域的應用。近幾年,隨著基于大規(guī)模數據的機器學習方法(尤其是深度學習)的迅速發(fā)展,該會議參與人數也逐年增加。本次網易AI Lab參與的ConvAI3(第三屆對話智能挑戰(zhàn)賽),則是EMNLP2020的重要比賽之一。
本次ConvAI3比賽重點考察參賽的對話系統是否能判斷用戶所提出的問題是“模糊而有歧義的”,并通過一輪和多輪的問題澄清,正確理解用戶的問題,提供用戶真正想要的搜索結果。
比賽共分為兩個階段。第一階段是一個自動的評測任務,主要考察用戶query+系統澄清問題+用戶回答組合成新的query去進行文檔檢索得到的指標,和系統選擇的問題與真實標注的問題的召回率指標,所有指標均越高越好。
第一階段測評結果(結果數據來源于http://convai.io/)
第二階段是一個多輪對話的評測任務,首先評測在最多三輪對話的條件約束下,用盡可能少的對話輪次去澄清用戶的問題,從而檢索到指定的文檔,同時也評估最終文檔檢索的指標。第二階段要求實現一個完整的系統,包括用戶問題是否需要被澄清的識別以及澄清問題的產生。
第二階段測評結果(結果數據來源于http://convai.io/)
網易AI Lab(隊名:NTES_ALONG)首先為用戶問題設計了BERT的意圖識別模型,然后針對實際的比賽數據構造了一個多任務目標數據,從而建模多任務BERT語義匹配模型。在借助大規(guī)模語料的預訓練知識的同時,提升系統在少量業(yè)務數據下的意圖識別和語義匹配能力。經過兩輪的激烈角逐,網易AI Lab最終獲得了第三屆對話智能挑戰(zhàn)賽 (ConvAI 3)的冠軍。
校招客服平臺HRQA
網易AI Lab成立于2017年,在廣州、杭州、上海均設有分部,主要運用AI黑科技為旗下各大游戲工作室助力,并賦能給更多產品。目前,網易AI Lab研發(fā)的智能客服技術已經使用在網易多款客服系統,比如SA智能客服平臺Piggy和校招客服平臺HRQA。
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