近期,在國際大賽QuAC多輪問答比賽中,平安科技人工智能研究院取得了世界第一名的好成績,并在CVPR會議上榮獲了最佳論文獎(CVPR 2020 workshop best paper)。
QuAC(多輪對話型閱讀理解評測)是由華盛頓大學、斯坦福大學和艾倫人工智能研究院等研究機構(gòu)聯(lián)合發(fā)起,與SQuAD(文本理解挑戰(zhàn)賽)并稱世界級閱讀理解評測競賽,吸引了如微軟、京東、阿里及哈工大訊飛聯(lián)合實驗室等世界頂級技術(shù)團隊和知名院校的參與。不同于斯坦福的基于單輪問答的SQuAD閱讀理解比賽,QuAC比賽的每一組數(shù)據(jù)實例是由兩個人的交互式對話組成,并且引入了現(xiàn)有機器理解數(shù)據(jù)集中前所未有的挑戰(zhàn),所以設置的問題通常更開放,甚至無法回答,或者只在對話上下文中有意義,這就要求AI模型要有如同人類般"聯(lián)系上下文"的能力,高度考驗其聯(lián)想和推測能力。
由平安科技人工智能研究院自然語言處理組提出的HistoryQA(single model)模型于今年七月登頂QuAC Leaderboard榜單,打敗眾多國內(nèi)外競爭者,以三個指標總分159.6的佳績拔得頭籌。平安科技人工智能研究院自然語言處理組專注下一代閱讀理解技術(shù),引領(lǐng)前沿科技的同時,也為更好的產(chǎn)品落地方案尋找技術(shù)支持。多輪對話型閱讀理解是目前人工智能對話領(lǐng)域復雜性最高、最考驗自然語言理解技術(shù)的,已接近人類日常交流的場景,盡管目前AI技術(shù)距離人類一般水平還有一定的差距,但深入研究多輪問答場景有助于讓AI更加"擬人化"。
此次能夠斬獲自然QuAC大賽第一名,意味著平安科技在人工智能領(lǐng)域的實力得到業(yè)界的權(quán)威認可。此外,平安科技人工智能研究院自然語言處理組也注重實際場景的技術(shù)落地,和語音技術(shù)組緊密合作,應用各自領(lǐng)域最新技術(shù),共同開發(fā)出了平安英文版客服系統(tǒng)"睿答(RIDA --Real time Inquiry anD Answer)",實現(xiàn)"三提兩降",即提效率、提效果、提用戶體驗,降風險、降成本。平安AI模型在實際應用場景中的不斷完善和突破,形成了將技術(shù)和業(yè)務深入融合的智能化解決方案,這也是平安AI技術(shù)區(qū)別于其他競爭者的不同之處。
除了獲得自然QuAC大賽第一名之外,今年,平安科技人工智能研究院繪畫算法團隊在CVPR(Computer Vision and Patter Recognition)2020會議上發(fā)表的論文"SegAttnGAN: Text to Image Generation with Segmentation Attention"榮獲CVPR 2020 AI for Content Creation Workshop 最佳論文獎。
CVPR是世界頂級的計算機視覺會議,會議的主要內(nèi)容為計算機視覺與模式識別技術(shù),在業(yè)界有著很強的影響力,被譽為計算機視覺領(lǐng)域的"奧斯卡"。平安科技人工智能研究院繪畫算法團隊在論文中提出了一種新穎的對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(SegAttnGAN),該網(wǎng)絡把語義分割信息從文本應用到圖像的合成任務中。語義分割信息的引入,給模型的圖像生成器訓練提供了更好地指導,從而可以生成質(zhì)量更高且更逼真的圖像,該模型在CUB數(shù)據(jù)集的測試中Inception Score達到4.84, 在Oxford-102數(shù)據(jù)集測試中的Inception Score達到了3.52,體現(xiàn)了模型的優(yōu)越性,獲得了行業(yè)內(nèi)的高度評價。
平安科技人工智能研究院此次榮獲QuAC競賽世界第一名,并在CVPR會議上榮獲了最佳論文獎,展現(xiàn)了其領(lǐng)先于行業(yè)的AI技術(shù)水平。未來,平安科技將持續(xù)推動AI技術(shù)的創(chuàng)新及應用,讓人工智能在金融、醫(yī)療、城市管理等實際業(yè)務領(lǐng)域規(guī)?；禺a(chǎn)生更大價值。
責任編輯：
