让AI更有情感：混合语种的情感分析
该任务的主办方包括谷歌研究院、美国休斯敦大学以及印度的多所高校等。在比赛中，主办方搜集了源于社交网络的语料片段，测试参赛者对于相关语料片段的情感分析能力。这些语料中都包含一种特殊的语言现象：语码混用——即一段语料中同时混有多种语言。主办方致力于探索时下的 AI 技术对于这一类新问题的解决能力。
不同于传统的情感分析，随着互联网上的内容越来越丰富，夹杂着不同语种的内容不断产生。这些内容中可能混合着中文、英文等多种语言。针对此类文本内容，传统的基于单语语料的情感分类模型已经无法发挥作用。针对此问题，百度的研究者首先利用ERNIE进行Zero-Shot情感分类。为了充分利用多语种语料的信息，还引入了基于对抗学习的多语种模型，进一步提升了多语种情感分析的效果。最终在印度语/英语混合任务上以F1值超过第二名 1.9% 的绝对优势获得第一。

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随着AI技术日新月异的发展，已经逐渐的走进千家万户。在解决日常生活需求之余，让AI可以更通情达理、更知性，并感知用户的喜怒哀乐、提供贴心的服务，也是一个有温度的AI应该达成的目标。百度始终希望通过AI让复杂的世界有更多的贴心。
百度ERNIE团队在SemEval 2020取得五项世界冠军并非偶然，这得益于团队在语义理解领域的深厚积累。目前，ERNIE语义理解技术已广泛地应用于百度内外多个产品和技术场景，在百度搜索、小度音箱、信息流推荐等一系列产品应用中发挥了重要作用，大幅提升了产品的技术效果和用户体验，逐步赋能各行各业。
赋予机器“认知”能力，是人工智能中最具挑战的问题。自然语言处理是认知智能中的重要领域。深入理解语言，让机器具备人类的思考和理解能力意义重大。百度在自然语言处理领域已有二十年的积累与沉淀，具备了最前沿、最全面、最领先的技术布局，不仅专注于前瞻技术探索，更致力通过技术应用解决实际问题。
 

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