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捷報頻傳，三冠一亞！11月12-15日，CCKS 2020（國內知識圖譜和語義計算等領域的核心學術會議）在江西南昌成功舉行，深蘭科技DeepBlueAI團隊首次參加即斬獲“三冠一亞”的佳績，并是唯一獲得多個冠軍的隊伍，成為與會嘉賓和媒體關注焦點。

此次大會由中國中文信息學會語言與知識計算專業委員會主辦，主題為“知識圖譜與認知智能”，共設立8個相關主題的技術評測任務，旨在為研究人員提供測試知識圖譜與語義計算技術、算法及系統的平臺和資源，促進國內知識圖譜領域的技術發展。

隨著互聯網科技飛速發展，人們逐漸從信息時代進入智能時代。知識圖譜作為承載底層海量知識并支持上層智能應用的重要載體，在智能時代中扮演了極其重要的角色。其中，多模態知識圖譜的構建，能夠讓基于知識圖譜的智能服務更好地理解真實世界的數據場景，進而更好地支撐各項上游任務和行業應用，如推薦系統、語義搜索、智能問答等。



大會現場吸引眾多行業資深專家蒞臨現場



深蘭科技獲獎信息（點擊可看清晰獎狀）
新冠百科知識圖譜類型推斷

面向金融領域：事件主體抽取

基于標題大規模商品實體檢索

面向中文短文本的實體鏈指

基于標題大規模商品實體檢索(創)


面對社會各行各業不斷涌現的科技需求，深蘭科技研發人員正在加速開展各項技術的突破研發。據了解，深蘭科技DeepBlueAI團隊此次奪冠的三個任務方案，分別可在電商、金融、輿情監控等領域的應用上發揮重要作用。

具體來說，深蘭科技DeepBlueAI團隊分別在 “新冠百科知識圖譜類型推斷”、 “面向金融領域的篇章級事件主體抽取”、“基于標題的大規模商品實體檢索”這三個（子）任務中奪得冠軍；在“面向中文短文本的實體鏈指”任務中僅以0.00002分之差屈居亞軍；此外，本屆組委會還特別評選出每一任務至多一項的“創新技術獎”，專門用于鼓勵創新性技術的使用，深蘭團隊在“基于標題的大規模商品實體檢索”的任務中再次脫穎而出。

綜上所述，從包括CCKS2020在內的國內外“頂會”賽題任務設置中不難發現，共同要點更注重于落地應用性。如今人工智能已逐漸滲透到各個行業并轉化為實際應用，深蘭早在成立之初就提出了“基礎研究與落地應用”齊頭并進的理念，并取得有目共睹的成效。會議競賽的成績正是對現在及過往的檢驗，更是對今后不斷進取的鞭策，“人工智能 服務民生”將是深蘭矢志不渝的奮斗目標。



“三冠”詳細解讀：

一， “新冠百科知識圖譜類型推斷” 任務，要求從實體百科（包括百度百科、互動百科、維基百科、醫學百科）頁面出發，從給定的數據中推斷相關實體的類型。然而，大量類型信息以非結構化文本形式呈現于網絡頁面中，文本處理難度大，抽取結果同時保證高準確度和覆蓋率仍然是個極大的挑戰。

應對：針對數據集的特點，DeepBlueAI團隊構建了數個基于BERT模型的文本分類器，并引入了多個外部數據集，最后將這些分類器進行融合得到最終判斷結果。實體類型是知識圖譜的重要組成，正確的實體類型是構建一個高質量知識圖譜的前提。

二，“事件”在金融領域是投資分析、資產管理的重要決策參考，也是知識圖譜的重要組成部分，而“事件抽取”是進行圖譜推理、事件分析的必要過程。在金融領域，“事件抽取”是一項十分重要的任務，也是自然語言處理領域一項比較復雜的任務，它的挑戰相當部分體現在文本復雜上：輸入的文本可能是句子、段落或者篇章，不定長度的文本使得限制文本長度的模型無法使用。

應對：“面向金融領域的篇章級事件主體抽取”任務中，DeepBlueAI團隊使用了多標簽事件分類加實體識別pipeline模型，在標準的多標簽分類模型中加入了特征提取模塊，實體識別模型采用BERT-LSTM-CRF與閱讀理解投票融合的方式，最終以較大優勢獲得第一。

三，“基于標題的大規模商品實體檢索”是典型的語義識別類任務，在網購已成為一種生活方式的前提下，該技術發展具有非常實用的價值。商品標題一般較短，上下文語境不豐富；用戶搜索時，文本口語化嚴重；商品標題中存在很多變異指代，沒有給定的指代映射表，這些方面都需要對上下文語境進行精準理解，具有很大的挑戰。

應對：DeepBlueAI團隊針對商品檢索任務采用召回-粗排-精排的總體方案，在召回階段放棄了bm25、dssm等主流召回技術，創新性地使用Triplet BERT模型進行召回，在排序階段采用基于BERT的二分類排序方式，檢索準確率達到0.88489。最終不但排名第一，還收獲了創新技術獎。



關于 CCKS

第十四屆全國知識圖譜與語義計算大會（CCKS: China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing）由中國中文信息學會語言與知識計算專業委員會主辦，主題是“知識圖譜與認知智能”，共設立8個相關主題的技術評測任務，旨在為研究人員提供測試知識圖譜與語義計算技術、算法及系統的平臺和資源，促進國內知識圖譜領域的技術發展，此次大會吸引了包括華為、百度、騰訊、小米、北京大學、上海交通大學和浙江大學等知名企業和學府的團隊同臺競技。