腾讯云小微NLP技术获得世界顶级大赛多项冠军 AI助手加速落地

　　这个成绩是腾讯云小微团队和腾讯智能平台产品部多年来在自然语言对话领域的积极探索和深度积累的一个具体体现和印证。

　　应对多个赛道挑战 腾讯云小微展示NLP技术实力

　　DSTC对话系统技术挑战赛被公认为国际顶尖人工智能竞赛之一，创立至今已经举办八届。历届大赛中都有国际领先的大学和高科技公司的支持和参与。本届大赛吸引了来自中科大、华为、滴滴、IBM等全球顶尖的大学、科技企业和人工智能研究机构等多支队伍参与竞赛，带来了当今人工智能领域的顶尖技术水平的展示和交流。

　　在本次比赛的四大赛道中，腾讯云小微参与了其中三组评测。首先是面向多领域端到端对话系统( Multidomain Task)，该任务探索如何将已有的对话生成模型迅速迁移到一个数据量非常有限的新领域对话场景，并达到期望的性能。本赛道中，腾讯云小微提出混合微调训练技术，取得了自动评测的第一名。

　　在赛道二端到端的问答预测( NOESIS II: Predicting Responses Track) 上，本届NOESIS竞赛与以往不同，除了传统的"多轮对话回复选择问题"(Subtask1-包含两个子任务)之外，还增加了"基于聊天室(IRC)的回复选择问题"(Subtask2)，以及"定位多轮对话中的问题是否得到解决"的新任务(Subtask3), 难度较以往有所增加。

　　本赛道中腾讯云小微参加了四项子任务。上图为腾讯云小微提出的对话回复选择模型。在BERT模型基础上分别增加了数据增强技术，用来弥补特定领域的数据稀疏问题;同时利用迁移学习技术，将BERT模型从通用领域准确的适配到指定的任务领域中;应对句子级上下文建模方法，捕捉整体对话中各个部分之间的细微联系，从而生成更准确的回复。通过综合以上多种NLP模型，腾讯云小微团队最终以较大领先优势获得三项第一和一项第二的成绩。在多轮人机对话任务中，腾讯云小微准确率达到97.9%，代表了AI机器人回复能力的新突破。在本届DSTC新增的IRC聊天室对话的任务中，腾讯云小微的准确率达到95.7%，凸显了在行业中的领先技术水平。

　　在对话状态追踪任务 (Schema-Guided Dialogue State Tracking Track)方面，与以往的状态追踪任务不同，该任务是Google提出的一个全新的任务，旨在推进零样本(Zero-Shot)对话状态追踪技术的研究，难度较大。本赛道中，腾讯团队提出了一个基于预训练BERT模型的领域无关的零样本学习系统，可以有效捕捉意图槽位的自然语言描述和对话上下文的语义联系，取得了总成绩第二名。

　　结合丰富应用场景 AI语音技术不断进步

　　对话系统技术可以理解为AI模拟人的对话技术，很多复杂的交流场景中，AI仍在不断进化，以模拟出更贴近人与人之间的对话模式。随着AI技术从研究逐步走向应用，人们对于AI助手提出了更高的要求。作为代表了全球高水平技术的DSTC竞赛，也根据实际应用场景设置比赛项目，并不断提升比赛的挑战性。

　　对话机器人已经在智能硬件、智能客服、智能外呼等领域有了一定普及度的应用，但是在人机对话的效率、准确性和人性化等方面，科学家们仍在持续的探索和提高。从不断提高的挑战成绩也能看出，新技术正在努力让AI助手更好的理解人类、服务人类。

　　例如在客服机器人的场景中，如何通过连续性对话获取用户信息输入，给出更快速准确的响应;如何在任务型对话场景中支持反问和打断，实现自动语义理解和纠错;如何在跨领域知识场景下快速迁移机器人的能力，能帮助不同行业的合作伙伴快速搭建AI助手的服务能力;如何快速学习和抽取各领域的知识以高效率低成本的建设行业知识库等。

　　腾讯云小微AI助手 助力各行业智慧化升级

　　腾讯智能平台产品部NLP技术团队专注于AI对话领域的前沿探索及应用研究，并发挥自身的技术积累和生态连接能力，与各行各业的业务场景相结合，提供腾讯云小微AI应用解决方案。结合腾讯云平台丰富的内容和服务资源，腾讯云小微已经在车载语音助手、智能机器人、智能家居产品、景区智能导览、政务在线服务机器人、AI助教等领域落地，截止目前激活数已经过亿。

腾讯云小微携手腾讯云和生态合作伙伴广泛落地

　　在教育、公共服务、泛互联网服务、文旅等重点领域， 腾讯云小微AI语音助手仍在不断的提升技术能力，积累行业知识理解能力，帮助行业客户快速打造逼真的对话体验。腾讯云小微期待为教育的公平化、信息化升级提供技术助力，助力企业和政府提升生产力和服务效率，成为各行业智能化升级的数字化助手。