容聯(lián)云AI科學(xué)院研發(fā)的KBQA算法，憑借其對中文語言及知識(shí)圖譜的精準(zhǔn)語義解析和推理能力，奪得權(quán)威中文語言評測CLUE中的大規(guī)模中文知識(shí)圖譜問答KgCLUE榜單的第一名。
KgCLUE是中文語言理解領(lǐng)域最具權(quán)威性評測基準(zhǔn)CLUE在知識(shí)圖譜問答任務(wù)上的榜單。
作為中文語言理解領(lǐng)域最具權(quán)威性的測評基準(zhǔn)，CLUE引來眾多著名AI企業(yè)和研究院所的團(tuán)隊(duì)紛紛發(fā)力刷新此榜單。其中知識(shí)圖譜問答KBQA（Knowledge Base Question Answering），是該評測在知識(shí)圖譜問題上的一項(xiàng)重要任務(wù)。該測評充分結(jié)合了CLUE的積累和經(jīng)驗(yàn)，以及KBQA的特點(diǎn)和近期的發(fā)展趨勢，體現(xiàn)了當(dāng)前中文領(lǐng)域KBQA能力的最先進(jìn)技術(shù)水準(zhǔn)。
KBQA是自然語言語言處理（NLP）領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，利用圖譜豐富的語義關(guān)聯(lián)信息，能夠深入理解用戶問題并給出答案，近年來吸引了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。
在此次取得第一名成績的KBQA技術(shù)方案中，容聯(lián)云AI科學(xué)院算法團(tuán)隊(duì)研發(fā)了涵蓋實(shí)體識(shí)別、實(shí)體鏈接、路徑生成與問題匹配等算法模塊，并在每個(gè)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)了針對性的數(shù)據(jù)增強(qiáng)與模型優(yōu)化技術(shù)，從而取得優(yōu)異的知識(shí)圖譜問答能力。KBQA系統(tǒng)及其涵蓋的一系列關(guān)鍵技術(shù)在知識(shí)檢索與推薦、智能客服等領(lǐng)域都發(fā)揮重要作用，具有很高的商業(yè)價(jià)值。
容聯(lián)云AI科學(xué)院院長劉杰表示，知識(shí)圖譜相關(guān)算法是容聯(lián)云在認(rèn)知智能核心能力研發(fā)的重要一環(huán)。在KgCLUE上取得的這一成績，體現(xiàn)了容聯(lián)云AI技術(shù)的積淀和先進(jìn)性。值得指出的是，我們的KBQA技術(shù)優(yōu)越性不僅是榜單成績所體現(xiàn)的圖譜問答精準(zhǔn)度上，還體現(xiàn)在我們所設(shè)計(jì)的一整套獨(dú)具特色的算法技術(shù)框架。該框架能夠讓系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中更少地依賴人工數(shù)據(jù)標(biāo)注，更快捷部署實(shí)施，適合2B業(yè)務(wù)中在不同的應(yīng)用場景快速部署和發(fā)揮作用。
容聯(lián)云不斷堅(jiān)持以"科技提升溝通體驗(yàn)"，圍繞自然語言理解和自然語言處理的AI，落地以語言智能為內(nèi)核的產(chǎn)品和技術(shù)。
容聯(lián)云AI在語言智能領(lǐng)域取得了多項(xiàng)優(yōu)秀的學(xué)術(shù)成果，團(tuán)隊(duì)研究面向NLP方向，推出閱讀理解和情感判別領(lǐng)域論文—《Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect SentimentTriplet Extraction》（情感三元組抽取的雙向機(jī)器閱讀理解），并收錄在2021年AAAI人工智能大會(huì)中。
在2022 AAAI論文接收率僅15%的歷史新低下，劉杰團(tuán)隊(duì)更是入選一篇圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的蒸餾與知識(shí)融合方面的工作，該工作提出的高效精準(zhǔn)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將促進(jìn)容聯(lián)云在知識(shí)理解與推理等認(rèn)知智能方向的多個(gè)場景的技術(shù)提升。
未來，容聯(lián)云還將繼續(xù)深耕AI算法的深度研發(fā)，持續(xù)投入AI技術(shù)與智能化的場景應(yīng)用挖掘，以領(lǐng)先的技術(shù)為企業(yè)的數(shù)智化升級賦能助力。
關(guān)鍵詞： KBQA
