自然语言理解（NLP）素有“人工智能皇冠上的明珠”盛誉，这也意味着语言与知识等认知层面的技术突破将进一步促进AI深入发展。AI在向更深层次进化，语言与知识技术的重要性愈加凸显。语言与知识技术是人工智能认知能力的核心，以语言和知识为研究对象，让机器像人一样掌握知识、理解语言的自然语言处理技术，对于人工智能发展至关重要。
百度NLP十年，完成技术布局已经形成
8月25日，在百度大脑语言与知识技术峰会上，百度CTO王海峰全面分享了百度语言与知识技术完整布局和最新成果。
首先，知识图谱是机器认知世界的重要基础，百度打造了大规模知识图谱，拥有超过50亿实体和5500亿事实，并在不断演进和更新。百度知识图谱应用于各行各业，每天的调用次数超过400亿次。
其次，在融入知识的基础上，语言理解能力不断增强。2019年3月，百度提出知识增强的语义理解框架ERNIE，在深度学习的基础上融入知识，同时具备持续学习能力，曾登顶全球权威数据集GLUE榜单，首次突破90分，刷新榜单历史。基于知识图谱和语义表示，突破了阅读理解、对话理解以及跨模态深度语义理解等技术。
第三，语言生成是语言与知识技术中的重要组成部分。基于预训练技术的经验，百度提出基于多流机制的语言生成预训练技术，兼顾词、短语等不同粒度的语义信息，显著提升生成效果。百度也探索了多文档摘要生成，通过图结构语义表示引入篇章知识，在单文档和多文档摘要生成效果都有提升。
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