近日,全球規模最大的語義評測比賽 SemEval 結果出爐,QTrade AI團隊攜“基于QTrade《對話分析系統》對固收交易要素結構化的解析算法模型”參與SemEval比賽。最終在多語言、混合語言賽道上,斬獲第三名和第四名的成績,僅位于阿里達摩院和中科大團隊之后。
國際語義評測大會SemEval是全球范圍內影響力最強、規模最大、參賽人數最多的語義評測競賽。比賽主辦方來自于工業界和學術界的知名學者,包括劍橋大學、喬治敦大學等NLP領域著名學者如Guy Emerson、Nathan Schneider等。
SemEval 2022比賽包含了四個大類的十二個任務,包括語法分析、文檔、多模態理解、信息抽取等多個賽道。吸引了全球知名的AI研究團隊參與相關的賽事。包括國內外的阿里達摩院、上海交大、浙江大學、中科院語言處理國家實驗室、華為、阿姆斯特丹自由大學、網易、中科院和卡迪夫大學等學界和工業界的研究團隊。
此次QBrain AI實驗室團隊參加了SemEval“多語言復雜信息抽取”比賽,任務主要挑戰是多語言、復雜實體嵌套、新興實體(網絡術語)等。QBrain AI團隊憑借多年來在語義理解、信息抽取上的鉆研,采用創新性、突破性的算法及模型,最終在混合語言、多語言賽道上獲得第三名和第四名的成績,標志著QBrain AI在該領域的研究已達到國際領先水平。
QTrade深耕固收市場,以騰訊即時通訊工具(IM)為入口、金融市場實時行情數據為依托、AI語義解析能力為核心,致力于為固收市場及從業者提供專業化、智能化的交易解決方案。由QTrade成立的QBrain AI實驗室專注于金融領域的自然語言處理研究,其中基礎性算法研究涵蓋語義理解、意圖識別、信息抽取、段落切割、句子生成、NL2SQL、閱讀理解、推薦算法等;工程性技術研究涵蓋金融知識圖譜構建、任務型機器人、問答機器人、推薦關聯系統等。團隊成員為國內外名校畢業的博士、研究生,包括中山大學、香港中文大學、墨爾本大學、加州大學等。此前,QBrain AI實驗室已有四篇研究論文入選國際頂會ACL。
QBrain AI實驗室負責人鄒鴻岳博士介紹,信息抽取是自然語言處理領域的一個核心分支,其任務是從非結構的文本中提取出有價值的要素信息。目前廣泛應用于QTrade的對話分析系統中,包括一級投標的解析識別、現券詢價成交、資金詢價成交等業務場景中,支持將用戶非結構化的聊天信息自動結構化為標準的電子交易訂單。基于比賽中采用的相關創新技術,對QTrade《對話分析系統》中各類業務的解析識別均有3%-5%以上的提升。針對固收領域部分業務,相關的解析識別算法能力提升10%以上,達到95%-98%以上的模型識別效果。
在“固收+科技”的行業趨勢下,QTrade將繼續積極推進人工智能具體應用場景的研究與落地。人工智能技術在互聯網行業的滲透率高達50%,但是在基礎通信、金融服務等行業,其滲透率不足10%。鄒鴻岳博士表示:“在固收市場逐漸向電子化、智能化發展的進程中,AI的底層算法技術在發展數字員工、輔助交易機器人、信息及對手推薦與撮合、量化分析等固收業務場景中,都會有很大的助力。”
