2月11日，容聯(lián)云AI科學(xué)院研發(fā)的KBQA算法，憑借其對中文語(yǔ)言及知識圖譜的精準語(yǔ)義解析和推理能力，奪得權威中文語(yǔ)言評測CLUE中的大規模中文知識圖譜問(wèn)答KgCLUE榜單的第一名。

　　KgCLUE是中文語(yǔ)言理解領(lǐng)域最具權威性評測基準CLUE在知識圖譜問(wèn)答任務(wù)上的榜單。

　　作為中文語(yǔ)言理解領(lǐng)域最具權威性的測評基準，CLUE引來(lái)眾多著(zhù)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(wèn)答KBQA（Knowledge Base Question Answering），是該評測在知識圖譜問(wèn)題上的一項重要任務(wù)。該測評充分結合了CLUE的積累和經(jīng)驗，以及KBQA的特點(diǎn)和近期的發(fā)展趨勢，體現了當前中文領(lǐng)域KBQA能力的最先進(jìn)技術(shù)水準。

　　KBQA是自然語(yǔ)言語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，利用圖譜豐富的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)信息，能夠深入理解用戶(hù)問(wèn)題并給出答案，近年來(lái)吸引了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。

　　在此次取得第一名成績(jì)的KBQA技術(shù)方案中，容聯(lián)云AI科學(xué)院算法團隊研發(fā)了涵蓋實(shí)體識別、實(shí)體鏈接、路徑生成與問(wèn)題匹配等算法模塊，并在每個(gè)環(huán)節設計了針對性的數據增強與模型優(yōu)化技術(shù)，從而取得優(yōu)異的知識圖譜問(wèn)答能力。KBQA系統及其涵蓋的一系列關(guān)鍵技術(shù)在知識檢索與推薦、智能客服等領(lǐng)域都發(fā)揮重要作用，具有很高的商業(yè)價(jià)值。

　　容聯(lián)云AI科學(xué)院院長(cháng)劉杰表示，知識圖譜相關(guān)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(jì)，體現了容聯(lián)云AI技術(shù)的積淀和先進(jìn)性。值得指出的是，我們的KBQA技術(shù)優(yōu)越性不僅是榜單成績(jì)所體現的圖譜問(wèn)答精準度上，還體現在我們所設計的一整套獨具特色的算法技術(shù)框架。該框架能夠讓系統在實(shí)際應用中更少地依賴(lài)人工數據標注，更快捷部署實(shí)施，適合2B業(yè)務(wù)中在不同的應用場(chǎng)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(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言處理的AI，落地以語(yǔ)言智能為內核的產(chǎn)品和技術(shù)。

　　在“通訊+AI”技術(shù)的雙輪驅動(dòng)下，容聯(lián)云AI在語(yǔ)言智能領(lǐng)域取得了多項優(yōu)秀的學(xué)術(shù)成果，團隊研究面向NLP方向，推出閱讀理解和情感判別領(lǐng)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(huì )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(luò )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(luò )將促進(jìn)容聯(lián)云在知識理解與推理等認知智能方向的多個(gè)場(chǎng)景的技術(shù)提升。

　　未來(lái)，容聯(lián)云還將繼續深耕AI算法的深度研發(fā)，持續投入AI技術(shù)與智能化的場(chǎng)景應用挖掘，打通并形成從底層算法平臺、AI數據中臺、到上層智能化應用的覆蓋客戶(hù)全生命周期的智能聯(lián)絡(luò )中心AICC解決方案，以領(lǐng)先的技術(shù)為企業(yè)的數智化升級賦能助力。