自然語言理解（NLP）素有“人工智能皇冠上的明珠”盛譽，這也意味着語言與知識等認知層面的技術突破將進一步促進AI深入發展。AI在向更深層次進化，語言與知識技術的重要性愈加凸顯。語言與知識技術是人工智能認知能力的核心，以語言和知識爲研究對象，讓機器像人一樣掌握知識、理解語言的自然語言處理技術，對於人工智能發展至關重要。
百度NLP十年，完成技術佈局已經形成
8月25日，在百度大腦語言與知識技術峯會上，百度CTO王海峯全面分享了百度語言與知識技術完整佈局和最新成果。
首先，知識圖譜是機器認知世界的重要基礎，百度打造了大規模知識圖譜，擁有超過50億實體和5500億事實，並在不斷演進和更新。百度知識圖譜應用於各行各業，每天的調用次數超過400億次。
其次，在融入知識的基礎上，語言理解能力不斷增強。2019年3月，百度提出知識增強的語義理解框架ERNIE，在深度學習的基礎上融入知識，同時具備持續學習能力，曾登頂全球權威數據集GLUE榜單，首次突破90分，刷新榜單歷史。基於知識圖譜和語義表示，突破了閱讀理解、對話理解以及跨模態深度語義理解等技術。
第三，語言生成是語言與知識技術中的重要組成部分。基於預訓練技術的經驗，百度提出基於多流機制的語言生成預訓練技術，兼顧詞、短語等不同粒度的語義信息，顯著提升生成效果。百度也探索了多文檔摘要生成，通過圖結構語義表示引入篇章知識，在單文檔和多文檔摘要生成效果都有提升。
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