『百度』横空出世一周年,百度ERNIE再夺权威语义评测5项世界冠军( 二 )
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随着网民人数的不断增加 , 网民态度立场不同、文化水平及道德素质参差不齐的状况便摆在我们面前 。 网络暴力和网络人身攻击现象由此而生 。 政府、社交网站、搜索引擎、兴趣社区都在大力研究如何检测出社交媒体攻击性行为 , 帮助人们构建一个更加和谐友爱的网络环境 。 百度的研究者也希望通过这一技术 , 能够让世界充满 AI , 少一些偏见 。
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 , 进一步地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 。
【『百度』横空出世一周年,百度ERNIE再夺权威语义评测5项世界冠军】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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