追一科技获得2020语言与智能技术竞赛关系抽取任务冠军

　　近日，由中国中文信息学会、中国计算机学会联合主办的2020语言与智能技术竞赛颁奖

　　典礼与分享报告在“第五届语言与智能高峰论坛”举行。追一科技AI Lab团队获得 “关系抽取”任务竞赛冠军，这也是追一科技再次摘冠语言与智能技术竞赛单元。在2019年竞赛中，追一科技曾在“知识驱动对话”任务中夺冠。

　　2020语言与智能技术竞赛共设立五大任务——机器阅读理解、面向推荐的对话、语义解析、关系抽取和事件抽取，吸引了国内外知名高校、科研机构以及微软、腾讯、华为、阿里、追一科技、中国移动、中国工商银行等企业队伍参赛。总参赛队伍超5300支，选手超6000人，有效提交结果近15000份，成为中文NLP领域参赛人数最多的赛事。

　　关系抽取是构建知识图谱的重要技术之一，涉及命名实体识别、指代消解、关系分类等复杂技术，竞赛任务也是本届比赛难度最高、竞争最为激烈的任务之一。追一科技AI Lab团队在深厚的自然语言处理技术积累与实践经验基础上，采用创新技术方案，把实体抽取任务分为主语抽取、宾语抽取和关系分类三个步骤，输出层采用机器阅读理解中的指针网络作为基本结构，有效解决了实体进行两两匹配带来的大量负样本问题，训练效果大大提升，最终取得了第一名的成绩。

　　这也是追一科技在NLP自然语言处理前沿研究的又一成绩。近几年来，追一科技在阅读理解、NL2SQL、知识图谱等多个方向不断突破。2020年1月，在NLP权威数据集SuperGLUE中超越Facebook，跃居全球第二。在全球顶级对话式问答挑战赛CoQA阅读理解冠军，以及CCF知识驱动对话比赛、中文机器阅读理解评测CMRC中，也连续获得冠军。2019年追一科技还联合产学研伙伴，发起举办了业内首届中文NL2SQL挑战赛，推进基于NLP技术的智能交互研究与创新应用。

　　随着人工智能在各行各业的落地和应用，对知识图谱的需求场景也越来越多，关系抽取技术将是快速构建知识图谱的“得力助手”之一。以金融风控领域为例，关系抽取技术可以帮助快速构建以企业、自然人、业务、经营情况、公司动态等为实体，相互关联关系为边的知识图谱。通过对图谱分析，金融机构可以监控企业及其关联企业，评估其经营情况、公司动态、潜在风险，完善贷前贷中授信，降低不良贷款率，满足金融信贷风控需求。

　　目前追一科技已经和汽车、零售、保险、航空等领域伙伴合作，落地应用基于知识图谱的智能化解决方案，不断提升AI机器人的理解和智能交互能力。

　　“技术与业务的双轮驱动，一直是AI发展的重要动力”，追一科技相关负责人表示，追一科技在不断攻坚核心AI技术创新同时，也会和客户及生态伙伴一起，积极探索落地更多元的AI应用场景，加速技术转化与应用创新，不断推进人工智能技术成熟与产业化。