直播 | SemEval-2020自由文本关系抽取冠军方案解读(附NLP竞赛常用技巧总结)

2020 年 8 月 3 日 PaperWeekly


「PW Live」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同发起的学术直播间,旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为,单向地输出知识并不是一个最好的方式,而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义,从而产生更大的价值。

信息抽取技术是指从自然语言文本中抽取实体、属性、关系等信息,从而实现基于海量文本自动构建知识,是搭建复杂知识库系统的重要步骤。基于寿险业务特性,平安人寿 AI 团队主攻对话式机器人技术,对搭建高质量知识库具备极高要求。凭借丰富的技术积累和应用经验,团队在国际权威 NLP 大赛 SemEval-2020 中,以满分成绩夺得关系抽取赛道冠军。 


该赛事任务数据集句子存在大量复杂句式,在实体的定义描述上存在多种关系,部分数据集还存在多重定义以及长距离的指代关系,这些都对准确识别提出了极高要求。团队综合运用联合训练框架、上下文实体定义位置捕获、数据增强等技术方案,大幅提升算法模型对专业概念名词和复杂句式的理解和处理能力,最终实现满分夺冠。 


本次直播将围绕赛题方案做详细讲解并总结 NLP 算法竞赛常用技巧。 


赛事简介:SemEval 由 ACL(国际计算语言学协会)主办,是全球范围影响力最强、规模最大、参赛人数最多的词汇与语义计算领域权威赛事,迄今已举办 14 届,历届吸引了卡内基梅隆大学、TCS Research、百度、美团、科大讯飞等国内外一流高校、顶级科研机构和知名企业参与。



直播信息




分享主题: SemEval-2020 自由文本关系抽取冠军方案解读(附 NLP 竞赛常用技巧总结)
分享时间: 2020 年 8 月 4 日(周二)20:00-21:00

课程提纲:  

  • 赛题介绍:任务目标及评测方法

  • 任务分析:探索性数据分析与 Local CV 构建

  • 模型构建:联合训练框架、EI BERT+实体纠正及大规模预训练模型融合方案

  • 实验分析与 NLP 算法竞赛常用技巧总结


课程亮点:

  • 运用多任务参数共享,将不同损失函数和评价指标融合进行联合训练

  • 提出 EI-BERT 模型及实体纠正方案结合上下文对实体信息与关系进行预测

  • 总结 NLP 算法竞赛的常用技巧和建模方案


嘉宾介绍



 谢舒翼  / 平安人寿资深算法工程师  

谢舒翼,平安人寿人工智能研发团队资深算法工程师 ,主要从事 NLP 算法研究和应用工作,参与多个项目与框架算法落地。北航计算机系本硕,ACMer,TopCoder,曾就职于阿里巴巴。除 SemEval-2020 外,还多次获得各类算法竞赛冠军及全国数学竞赛一等奖。


直播地址 & 交流群




本次直播将在 PaperWeekly B 站直播间进行,扫描下方海报二维码点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后,嘉宾还将在直播交流群内实时 QA,在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「PW Live」,即可获取入群通道


B 站直播间:

https://live.bilibili.com/14884511



合作伙伴






· 关于平安人寿AI团队 ·


平安人寿AI团队积极探索前沿技术在保险场景的落地应用,主攻机器学习/深度学习、自然语言处理、知识图谱、计算机视觉、智能推荐等核心AI技术,并基于寿险业务特性搭建了一套业界领先对话式机器人系统,研发多个业界领先AI应用,现已大规模落地并持续发挥价值。 
客户服务方面 ,打造客户金融服务助理金管家AskBob,提供业务咨询和在线办理的智能客服功能、智能保顾、投保助手和生活管家等功能;推出了行业首个多模态合成的AI视频机器人、行业首个智慧续收AI外呼机器人等。 
代理人管理方面 ,推出了服务于代理人线上展业并提供实时AI辅助的智能拜访助手、行业首个大规模运用的AI面试官、个性化场景化实战模拟的人机对练式AI陪练、业务员个人助理机器人代理人AskBob,为代理人提供全面的职业培养和销售支持。 
团队注重学术创新及技术沉淀,迄今共摘得7项国际顶尖AI竞赛世界冠军,包括国际权威NLP大赛SemEval2020、第八届对话系统技术挑战赛DSTC8、斯坦福大学机器阅读理解竞赛SQuAD 2.0等;发表顶级学术会议论文10余篇,覆盖IJCAI、 ICME、CIKM等国际人工智能领域顶会。 
想要挖掘这个宝藏团队的更多精彩,欢迎关注「平安寿险PAI」,技术干货、产品应用独家分享、招聘信息最新速递… 期待更多交流与碰撞,一起AI~




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关系抽取指的是检测和识别文本中实体之间的语义关系,并将表示同一语义关系的提及(mention)链接起来的任务。关系提取任务需要在一组工件(通常来自文本或XML文档)中对语义关系提及进行检测和分类。该任务与信息抽取(IE)的任务非常相似,但是IE还需要删除重复关系(消除歧义),并且通常指的是提取许多不同的关系。

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