网易AI Lab斩获自然语言处理国际顶会冠军

11月19日，由Google AI, Microsoft Research，Amazon Science和University of Edinburgh等机构联合举办的EMNLP ConvAI3比赛在Search-oriented Conversational AI (SCAI) EMNLP Workshop上揭晓最终结果，网易AI Lab在众多参赛队伍中脱颖而出，一举夺得该NLP顶会的冠军。这是网易AI Lab继INTERSPEECH 2020的SdSV语种识别竞赛，IJCAI的3D重建竞赛后又一次问鼎国际AI竞赛冠军，也展示了其在AI多领域的领先研发实力。

EMNLP会议由国际语言学会（ACL）下属的SIGDAT小组主办，创立之初旨在关注统计机器学习方法在自然语言处理领域的应用。近几年，随着基于大规模数据的机器学习方法（尤其是深度学习）的迅速发展，该会议参与人数也逐年增加。本次网易AI Lab参与的ConvAI3（第三届对话智能挑战赛），则是EMNLP2020的重要比赛之一。


本次ConvAI3比赛重点考察参赛的对话系统是否能判断用户所提出的问题是“模糊而有歧义的”，并通过一轮和多轮的问题澄清，正确理解用户的问题，提供用户真正想要的搜索结果。

比赛共分为两个阶段。第一阶段是一个自动的评测任务，主要考察用户query+系统澄清问题+用户回答组合成新的query去进行文档检索得到的指标，和系统选择的问题与真实标注的问题的召回率指标，所有指标均越高越好。



第一阶段测评结果（结果数据来源于http://convai.io/）

第二阶段是一个多轮对话的评测任务，首先评测在最多三轮对话的条件约束下，用尽可能少的对话轮次去澄清用户的问题，从而检索到指定的文档，同时也评估最终文档检索的指标。第二阶段要求实现一个完整的系统，包括用户问题是否需要被澄清的识别以及澄清问题的产生。


第二阶段测评结果（结果数据来源于http://convai.io/）

网易AI Lab（队名：NTES_ALONG）首先为用户问题设计了BERT的意图识别模型，然后针对实际的比赛数据构造了一个多任务目标数据，从而建模多任务BERT语义匹配模型。在借助大规模语料的预训练知识的同时，提升系统在少量业务数据下的意图识别和语义匹配能力。经过两轮的激烈角逐，网易AI Lab最终获得了第三届对话智能挑战赛 (ConvAI 3)的冠军。



网易AI Lab成立于2017年，在广州、杭州、上海均设有分部，主要运用AI黑科技为旗下各大游戏工作室助力，并赋能给更多产品。目前，网易AI Lab研发的智能客服技术已经使用在网易多款客服系统，比如SA智能客服平台Piggy和校招客服平台HRQA。