容聯(lián)云AI科學院研發(fā)的KBQA算法，憑借其對中文語言及知識圖譜的精準語義解析和推理能力，奪得權威中文語言評測CLUE中的大規(guī)模中文知識圖譜問答KgCLUE榜單的第一名。
KgCLUE是中文語言理解領域最具權威性評測基準CLUE在知識圖譜問答任務上的榜單。
作為中文語言理解領域最具權威性的測評基準，CLUE引來眾多著名AI企業(yè)和研究院所的團隊紛紛發(fā)力刷新此榜單。其中知識圖譜問答KBQA(Knowledge Base Question Answering)，是該評測在知識圖譜問題上的一項重要任務。該測評充分結合了CLUE的積累和經(jīng)驗，以及KBQA的特點和近期的發(fā)展趨勢，體現(xiàn)了當前中文領域KBQA能力的最先進技術水準。
KBQA是自然語言語言處理(NLP)領域的一個重要研究方向，利用圖譜豐富的語義關聯(lián)信息，能夠深入理解用戶問題并給出答案，近年來吸引了學術界和工業(yè)界的廣泛關注。
在此次取得第一名成績的KBQA技術方案中，容聯(lián)云AI科學院算法團隊研發(fā)了涵蓋實體識別、實體鏈接、路徑生成與問題匹配等算法模塊，并在每個環(huán)節(jié)設計了針對性的數(shù)據(jù)增強與模型優(yōu)化技術，從而取得優(yōu)異的知識圖譜問答能力。KBQA系統(tǒng)及其涵蓋的一系列關鍵技術在知識檢索與推薦、智能客服等領域都發(fā)揮重要作用，具有很高的商業(yè)價值。
容聯(lián)云AI科學院院長劉杰表示，知識圖譜相關算法是容聯(lián)云在認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技術的積淀和先進性。值得指出的是，我們的KBQA技術優(yōu)越性不僅是榜單成績所體現(xiàn)的圖譜問答精準度上，還體現(xiàn)在我們所設計的一整套獨具特色的算法技術框架。該框架能夠讓系統(tǒng)在實際應用中更少地依賴人工數(shù)據(jù)標注，更快捷部署實施，適合2B業(yè)務中在不同的應用場景快速部署和發(fā)揮作用。
容聯(lián)云不斷堅持以"科技提升溝通體驗"，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核的產(chǎn)品和技術。
容聯(lián)云AI在語言智能領域取得了多項優(yōu)秀的學術成果，團隊研究面向NLP方向，推出閱讀理解和情感判別領域論文—《Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect SentimentTriplet Extraction》(情感三元組抽取的雙向機器閱讀理解)，并收錄在2021年AAAI人工智能大會中。
在2022 AAAI論文接收率僅15%的歷史新低下，劉杰團隊更是入選一篇圖神經(jīng)網(wǎng)絡上的蒸餾與知識融合方面的工作，該工作提出的高效精準的圖神經(jīng)網(wǎng)絡將促進容聯(lián)云在知識理解與推理等認知智能方向的多個場景的技術提升。
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技術與智能化的場景應用挖掘，以領先的技術為企業(yè)的數(shù)智化升級賦能助力。
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