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NLP領軍企業紫平方股份:從木桶效應說起

2018年12月19日

銀行場景中詢問如何選擇理財、教育場景中找到適合孩子的課程、餐廳場景點一杯自己喜歡的咖啡……智能交互機器人在上述場景中開始發揮重要作用,因為智能交互機器人的存在,用戶可以脫離簡單的一問一答,甚至獲得超乎真人質量的個性化服務。在這其中,機器人聽懂并理解人類說話的關鍵即自然語言處理——NLP技術。國內領先的技術創新型人工智能企業北京紫平方信息技術股份有限公司(以下簡稱紫平方股份),憑借其在NLP技術領域的絕對優勢,成為人工智能產業中的一匹黑馬。

NLP技術,是一門融合語言學、計算機科學、數學于一體的科學,能實現計算機與人之間的自然語言交流,目前NLP已經成為解決人工智能完備(AI-complete)的核心問題之一,是人工智能諸多支撐技術中最重要的一環。正如微軟副總裁指出:“感知智能發展到一定階段的時候,大家就會很自然地把目光投射到認知智能,思考如何處理人類的抽象表達。”

在中國人工智能的諸多技術支撐中,NLP的發展勢頭相對落后。在紫平方股份看來,NLP技術的突破,意味著中國人工智能產業整體水平的突破。這就好比一只木桶能盛多少水,并不取決于最長的那塊木板,而是取決于最短的那塊木板。填補上NLP技術這塊“短板”,才能擴展“人工智能木桶”的容量。

因此,自2012年成立以來,紫平方股份便著力于NLP技術領域的研發,歷經6年時間的打磨,紫平方股份的NLP技術打破原有智能交互局限,獲得了新的突破。據悉,紫平方股份NLP技術是基于大數據海量訓練樣本的分詞、詞性標注、命名實體識別,定位基本語言元素,消除歧義,支撐自然語言的準確理解,從而提高模型在復雜多變的應用場景下的效果穩定性和適配性。目前,該技術在多個實際項目實踐中,已達到97%的準確率,一舉超越國內眾多競爭對手,達到行業頂尖水平。

在落地該技術方面,紫平方股份也頗有心得。目前,其依托自身ASR語音識別增強、NLP自然語義理解、TTS合成、大規模GPU訓練系統四項技術優勢打造出智能交互機器人——小紫機器人。其中小紫機器人的NLP自然語義理解技術能夠對智能問答過程所涉及的知識庫建設、客戶意圖理解、知識庫管理、語義模型自學習等各個環節進行了全面優化,不但提升了語義理解的精準度,更有效減少了智能知識庫話術的加工量,進一步將人類從冗長重復的工作中解放出來。

更值得一提的是,以NLP語義理解技術為關鍵所形成的“知識圖譜”將成為紫平方賦能企業最有價值的一環。知識圖譜是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形,用可視化技術描述知識資源及其載體,挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系。

為何知識圖譜如此重要?

隨著大數據紅利的消失殆盡,以深度學習為代表的感知智能水平日益接近“天花板”。以深度學習為代表的統計學習嚴重依賴大樣本,這些方法只能習得數據中的統計模式。然而,現實世界很多實際問題的解決單單依靠統計模式是不夠的,還需要自身對知識擁有一種理解模型。很多從事自然語言處理的研發人員普遍有個深刻的感受:即便數據量再大,模型再先進,很多自然語言處理任務,比如中文分詞、情感分析達到一定準確率之后,就很難再改進了。這一現象的根本原因在于,當前的機器缺乏諸如知識圖譜這樣的背景知識,機器理解大數據的手段有限,限制了大數據的精準與精細分析,從而大大降低了大數據的潛在價值。

而依托知識圖譜,以小紫機器人為例,其能更輕松地識別用戶句子當中包含的實體、概念、屬性、關系、事件等有效信息,并對這些信息進行采集收錄、智能分析等,實現機器人知識的存儲積累,形成一套針對于當下情景的獨特邏輯儲備。也就是說擁有了知識圖譜的機器人就擁有了理解能力、判斷能力、自學能力,可以滿足市場上更加智能化的需求。

為了將所擁有的技術更好的賦能企業,紫平方股份面向企業端打造了人工智能解決方案。該方案是一個集成了深度學習、大數據訓練、NLP自然語言理解、TTS語音合成技術服務的整體解決方案,能夠幫助用戶簡單、快捷的實現從數據的采集、緩存到分析建模以及應用與可視化的全過程,最后幫助企業獲得專屬于自己的知識圖譜,不斷降低人工智能技術在企業中應用的門檻,更幫助企業構建起難以被模仿的技術壁壘。目前,紫平方股份已經與中國聯通、中國電信、航天科工集團等行業標桿企業進行合作,并成功助力各企業的智能化轉型。

近年來,人工智能地位迅速上升,從國務院發布的“十三五”戰略強調推動人工智能的規模化應用,到美國白宮接連發布的多份相關報告來看,人工智能已然成為各國打造國家競爭力的關鍵,抓住人工智能意味著抓住了未來發展的關鍵。

對于紫平方股份來說,以技術創新撬動產業升級已被寫入企業的發展戰略。下一步紫平方股份意欲與政府共同建設人工智能軟件產業園,以智能商業服務機器人和智能政務服務機器人為產業核心定位,規劃上下游產業入駐,形成集聚效應,助力人工智能全面落地應用,推動中國人工智能產業的加速升級。