微信AI拿下NLP競賽全球冠軍，“二孩”智言團隊的實習生立功了
近日，在第七屆對話系統(tǒng)技術挑戰(zhàn)賽（DSTC7）上，首次亮相的微信智言團隊一路過關斬將，拿下冠軍。
又是中國團隊奪冠全球AI競賽。
這次來自騰訊，源自微信AI，拿下NLP領域全球桂冠。
近日，在第七屆對話系統(tǒng)技術挑戰(zhàn)賽（DSTC7）上，首次亮相的微信智言團隊一路過關斬將，最終拿下冠軍。
DSTC7挑戰(zhàn)賽，由來自微軟研究院、卡耐基梅隆大學的科學家與2013年發(fā)起，分為三個賽道。
來自微信模式識別中心的微信智言參加的是其中之一，基于Fact（比如百科文章、Blog評論）與對話上下文信息，自動生成回答。
在這次比賽中，微信智言提出了一種基于多方位注意力機制，能夠“閱讀” Fact與對話上下文信息，并利用原創(chuàng)動態(tài)聚類解碼器，產生與Fact和上下文相關并且有趣的回答。
在自動和人工評測都取得最佳成績，力壓賽道中其他競爭對手。
但外界可能有所不知的是，如此成績背后，向來低調著稱的微信，原動力主要為鍛煉隊伍。
微信智言團隊告訴量子位，核心參賽組員，僅一名來自CMU的T4專家為指導，一名實習生為主力，最后為微信證明實力。
或者更具體來說——為微信智言證明實力。
微信AI“二孩”
微信智言，是繼微信智聆之后，微信團隊推出的又一AI技術品牌，專注于智能對話和自然語言處理等技術的研究與應用，被稱為微信AI“二孩”。
在2017年12月開始籌備，2019年1月份微信公開課正式亮相。與騰訊AI Lab相比，微信智言更加聚焦于NLP領域，不論是文本分類、問答、對話，還是語義解析，都有大量投入。
雖然亮相較晚，但實力一點不差。
目前，微信智言團隊由來自微軟和CMU的T4專家坐鎮(zhèn)，共有10多名成員，全部來自國外內頂尖高校的碩士及博士，且都具備學術研究能力與開發(fā)能力。
微信智言透露，團隊每兩個月都會請第三方機構對團隊的對話系統(tǒng)實力進行評估。
結果表明，從對話、用戶滿意度角度來說，微信智言基本上處于第一梯隊。
不過，微信智言也強調：競賽成績能夠展現(xiàn)研究實力，但團隊最主要重心，始終在業(yè)務上。
瞄準四大領域
微信智言的目標，是打造“對話即服務”平臺?，F(xiàn)已在智能硬件、PaaS、行業(yè)云和AI Bot等四大領域進行了業(yè)務部署。
智能硬件
在這一領域，微信智言推出了技術平臺“小微”，并面向開發(fā)者提供硬件SDK、云服務和APP端接入的一站式開發(fā)集成方案。
接入小微平臺后，設備可通過智能對話使用音樂、新聞和視頻等內置技能，也可通過開放技能平臺創(chuàng)建配置自定義技能。
目前已有近百款硬件產品接入小微對話系統(tǒng)，比如哈曼旗下的的JBL等，服務范圍涉及運動戶外、家居生活、智能車載、智慧產業(yè)和新興市場等領域。
PaaS&行業(yè)云
與騰訊云合作，微信智言搭建了PaaS和行業(yè)云的語義服務。
其中，PaaS是以云服務為基礎的智能語義平臺，第三方開發(fā)者可以通過API搭建自己的應用和服務，基于行業(yè)特點構建出不同的服務和能力。代表性的案例有香格里拉和雅朵合作的智能酒店應用等等。
行業(yè)云面向企業(yè)客戶提供完整的解決方案。為企業(yè)快速搭建智能客服平臺和行業(yè)任務智能對話系統(tǒng)。代表案例有微信支付和春秋航空等。
AI Bot
在微信智言的計劃中，未來將提供基于微信生態(tài)的語音助手服務。
微信智言表示，AI Bot不僅僅是一個語音助手，還是用戶在微信生態(tài)下鏈接內容和服務的入口。不僅能夠聽懂語音指令，還能將微信生態(tài)中的優(yōu)質內容和服務推送給你。
微信智言成長進行時
雖然已經取得了不小的成果，但其仍舊在成長的過程中。
接下來，微信智言主要發(fā)力三個方向：
- 第一，服務好外部第三方的音箱等智能設備市場，以音箱市場為排頭兵，不斷迭代，提升效果，滿足用戶需求。
- 第二，為騰訊內部業(yè)務提供支持，和各個BG合作， 提升產品體驗。
- 第三，繼續(xù)在學術領域對真正有價值的問題進行探索和解決，產學研結合，將微信智言打造成國內NLP領域的第一梯隊。
本次參加競賽，就是為了在學界進一步錘煉技術水平，同時吸引更多人才加盟。
而且微信也用了“心思”，比如帶隊實習生的導師，是騰訊技術級別不低的T4專家，誠意之至，可見一斑。
另外，微信智言方面也說了，這只是一個小小體現(xiàn)，更多驚喜，歡迎你親自去發(fā)現(xiàn)。
最后，附上微信智言團隊的論文傳送門：
Cluster-based Beam Search for Pointer-Generator Chatbot Grounded by Knowledge
http://workshop.colips.org/dstc7/papers/03.pdf
—?完?—
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