捷报频传，三冠一亚！11月12-15日，CCKS 2020（国内知识图谱和语义计算等领域的核心学术会议）在江西南昌成功举行，深兰科技DeepBlueAI团队首次参加即斩获“三冠一亚”的佳绩，并是唯一获得多个冠军的队伍，成为与会嘉宾和媒体关注焦点。

此次大会由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办，主题为“知识图谱与认知智能”，共设立8个相关主题的技术评测任务，旨在为研究人员提供测试知识图谱与语义计算技术、算法及系统的平台和资源，促进国内知识图谱领域的技术发展。

随着互联网科技飞速发展，人们逐渐从信息时代进入智能时代。知识图谱作为承载底层海量知识并支持上层智能应用的重要载体，在智能时代中扮演了极其重要的角色。其中，多模态知识图谱的构建，能够让基于知识图谱的智能服务更好地理解真实世界的数据场景，进而更好地支撑各项上游任务和行业应用，如推荐系统、语义搜索、智能问答等。



大会现场吸引众多行业资深专家莅临现场



深兰科技获奖信息（点击可看清晰奖状）
新冠百科知识图谱类型推断

面向金融领域：事件主体抽取

基于标题大规模商品实体检索

面向中文短文本的实体链指

基于标题大规模商品实体检索(创)


面对社会各行各业不断涌现的科技需求，深兰科技研发人员正在加速开展各项技术的突破研发。据了解，深兰科技DeepBlueAI团队此次夺冠的三个任务方案，分别可在电商、金融、舆情监控等领域的应用上发挥重要作用。

具体来说，深兰科技DeepBlueAI团队分别在 “新冠百科知识图谱类型推断”、 “面向金融领域的篇章级事件主体抽取”、“基于标题的大规模商品实体检索”这三个（子）任务中夺得冠军；在“面向中文短文本的实体链指”任务中仅以0.00002分之差屈居亚军；此外，本届组委会还特别评选出每一任务至多一项的“创新技术奖”，专门用于鼓励创新性技术的使用，深兰团队在“基于标题的大规模商品实体检索”的任务中再次脱颖而出。

综上所述，从包括CCKS2020在内的国内外“顶会”赛题任务设置中不难发现，共同要点更注重于落地应用性。如今人工智能已逐渐渗透到各个行业并转化为实际应用，深兰早在成立之初就提出了“基础研究与落地应用”齐头并进的理念，并取得有目共睹的成效。会议竞赛的成绩正是对现在及过往的检验，更是对今后不断进取的鞭策，“人工智能 服务民生”将是深兰矢志不渝的奋斗目标。



“三冠”详细解读：

一， “新冠百科知识图谱类型推断” 任务，要求从实体百科（包括百度百科、互动百科、维基百科、医学百科）页面出发，从给定的数据中推断相关实体的类型。然而，大量类型信息以非结构化文本形式呈现于网络页面中，文本处理难度大，抽取结果同时保证高准确度和覆盖率仍然是个极大的挑战。

应对：针对数据集的特点，DeepBlueAI团队构建了数个基于BERT模型的文本分类器，并引入了多个外部数据集，最后将这些分类器进行融合得到最终判断结果。实体类型是知识图谱的重要组成，正确的实体类型是构建一个高质量知识图谱的前提。

二，“事件”在金融领域是投资分析、资产管理的重要决策参考，也是知识图谱的重要组成部分，而“事件抽取”是进行图谱推理、事件分析的必要过程。在金融领域，“事件抽取”是一项十分重要的任务，也是自然语言处理领域一项比较复杂的任务，它的挑战相当部分体现在文本复杂上：输入的文本可能是句子、段落或者篇章，不定长度的文本使得限制文本长度的模型无法使用。

应对：“面向金融领域的篇章级事件主体抽取”任务中，DeepBlueAI团队使用了多标签事件分类加实体识别pipeline模型，在标准的多标签分类模型中加入了特征提取模块，实体识别模型采用BERT-LSTM-CRF与阅读理解投票融合的方式，最终以较大优势获得第一。

三，“基于标题的大规模商品实体检索”是典型的语义识别类任务，在网购已成为一种生活方式的前提下，该技术发展具有非常实用的价值。商品标题一般较短，上下文语境不丰富；用户搜索时，文本口语化严重；商品标题中存在很多变异指代，没有给定的指代映射表，这些方面都需要对上下文语境进行精准理解，具有很大的挑战。

应对：DeepBlueAI团队针对商品检索任务采用召回-粗排-精排的总体方案，在召回阶段放弃了bm25、dssm等主流召回技术，创新性地使用Triplet BERT模型进行召回，在排序阶段采用基于BERT的二分类排序方式，检索准确率达到0.88489。最终不但排名第一，还收获了创新技术奖。



关于 CCKS

第十四届全国知识图谱与语义计算大会（CCKS: China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing）由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办，主题是“知识图谱与认知智能”，共设立8个相关主题的技术评测任务，旨在为研究人员提供测试知识图谱与语义计算技术、算法及系统的平台和资源，促进国内知识图谱领域的技术发展，此次大会吸引了包括华为、百度、腾讯、小米、北京大学、上海交通大学和浙江大学等知名企业和学府的团队同台竞技。