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机器之心编辑部
这两天，全球规划最大的语义评测竞赛 Semeval 2020 成果出炉，百度根据飞桨渠道自研的语义了解结构 ERNIE 一举斩获 5 项国际冠军，包括视觉媒体的要害文本片段发掘、多语进犯性言语检测和混合语种的情感剖析。
Semeval 是全球规划规划最大、参赛人数最多的威望语义评测竞赛。其由国际核算言语学协会（Association for Computational Linguistics, ACL）的 SIGLEX 主办。自 2001 年起，Semeval 已成功举行十四届，在业界和学术界具有极高影响力。此次 Semeval 将和自然言语处理范畴的尖端会议 COLING 联合举行。
ERNIE 是此次五项国际冠军背面的「趁手利器」。上一年，ERNIE先后完结两版严重晋级。ERNIE 1.0 提出常识增强的语义表明模型，而 ERNIE 2.0 则构建了继续学习语义了解结构，在中英文 16 个使命上逾越业界最好模型。尔后，ERNIE 模型再次改善，以历史上初次逾越 90 大关的成果登顶自然言语处理范畴最威望的 GLUE 评测榜单。本次竞赛，ERNIE 再度立异，再立战功，夺得五项国际冠军。
让 AI 更懂「轻重」：视觉媒体的要害文本片段发掘
该使命由美国休斯顿大学、Adobe 美国研讨院联合举行，旨在主动发掘海报、广告、传单等视觉媒体中文本的要害片段，对其进行要点规划，提高宣扬作用。因为人们关于同一文本重要内容的判别不一致，在没有唯一规范的情况下，该使命存在极大的难度。
百度 ERNIE 团队选用多种技能手段处理这个难题：首要 ERNIE 模型作为语义信息提取模块，对各片段重要性进行建模；然后针对要害片段规范不一致的问题，规划了更靠近方针的 5 Label 的 Pairwise 丢失函数；终究从数据动身结构了多种针对性的语义特征以及数据增强战略，终究以 5 项方针悉数榜首的成果获得冠军。
竞赛中，主办方 Adobe 期望将赛题的处理方案使用于 Adobe Spark，赋予其海报主动规划才能，以到达更好的宣扬作用。如下图所示的「ERNIE」、「轻重」的是非作用便是主动选择的成果。百度 ERNIE 团队选用 ERNIE 让 AI 更懂文字的「轻重」，开释广阔视觉规划者的劳动力，使其能够更专心于对核心内容的规划。此外，该项技能已使用于百度查找，能够动态剖分出用户查询内容中的重要片段，使其回来更精准的查找成果，让百度更懂您。
让国际更有 AI：多语进犯性言语检测
该使命由多个国家的研讨机构联合举行。这中心还包括了英国剑桥大学、美国 IBM 研讨院、以及来自德国、丹麦、卡塔尔的多所闻名大学和研讨院。该使命包括了三个子使命：
榜首个子使命是在对英语、丹麦语、希腊语、阿拉伯语和土耳其语等包括五种言语的社会化媒体进行进犯性检测。百度 ERNIE 团队构建了大规划的多语预练习模型，充沛发掘海量的多语无监督文本，用相同的模型来学习一切语种的语义表明，使模型具有跨言语的了解和剖析才能。一起，选用 Multi-lingual Fine-tuning 的办法，使用其他言语的常识辅佐建模，终究以五项言语平均分榜首名的成果获得冠军。
别的两个使命是在英语环境中对进犯性言语的类型和方针别离进行愈加精细化的剖析。百度 ERNIE 团队经过数据蒸馏的技能，从更多无监督的网络文本中学习多种模型的 Soft Label，别离以 F1 超越第二名 1.0% 和 4.4% 的绝对优势获得了冠军。
跟着网民人数的继续不断的添加，网民态度立场不同、文化水平及道德素质良莠不齐的情况便摆在咱们面前。网络暴力和网络人身进犯现象由此而生。政府、交际网站、查找引擎、爱好社区都在大力研讨怎么检测出社会化媒体进犯性行为，协助人们构建一个愈加调和和睦的网络环境。百度的研讨者也期望经过这一技能，能够让国际充溢 AI，少一些成见。
让 AI 更有情感：混合语种的情感剖析
该使命的主办方包括谷歌研讨院、美国休斯敦大学以及印度的多所高校等。在竞赛中，主办方搜集了源于交际网络的语料片段，测验参赛者关于相关语料片段的情感剖析才能。这些语猜中都包括一种特别的言语现象：语码混用——即一段语猜中一起混有多种言语。主办方努力于探究时下的 AI 技能关于这一类新问题的处理才能。
不同于传统的情感剖析，跟着互联网上的内容越来越丰厚，夹杂着不同语种的内容不断发生。这些内容中或许混合着中文、英文等多种言语。针对此类文本内容，传统的根据单语语料的情感分类模型现已无法发挥作用。针对此问题，百度的研讨者首要使用 ERNIE 进行 Zero-Shot 情感分类。为了充沛的使用多语种语料的信息，还引入了根据对立学习的多语种模型，进一步地提高了多语种情感剖析的作用。终究在印度语/英语混合使命上以 F1 值超越第二名 1.9% 的绝对优势获得榜首。
跟着 AI 技能一日千里的开展，现已逐渐的走进千家万户。在处理日常日子需求之余，让 AI 能够更通情达理、更知性，并感知用户的喜怒哀乐、供给交心的服务，也是一个有温度的 AI 应该达到的方针。百度一直期望经过 AI 让杂乱的国际有更多的交心。
百度 ERNIE 团队在 Semeval 2020 获得五项国际冠军并非偶尔，这得益于团队在语义了解范畴的深沉堆集。现在，ERNIE 语义了解技能已广泛地使用于百度表里多个产品和技能场景，在百度查找、小度音箱、信息流引荐等一系列产品使用中发挥了及其重要的作用，大幅提高了产品的技能作用和使用者实在的体会，逐渐赋能各行各业。
赋予机器「认知」才能，是人工智能中最具应战的问题。自然言语处理是认知智能中的重要范畴。深化了解言语，让机器具有人类的考虑和了解才能含义严重。百度在自然言语处理范畴已有二十年的堆集与沉积，具有了最前沿、最全面、最抢先的技能布局，不只专心于前瞻技能探究，更努力经过技能使用处理实际问题。
