这篇推送是想告诉你：

我们夺冠了！世界！

近日，由小度与自然语言处理部门（NLP）组成的百度代表队，参加了全球人工智能领域竞赛 DSTC10，最终斩获了知识型任务口语对话赛道（Track2）两项任务的全部。在“任务式对话状态追踪”任务中，以 JGA（全部信息都预测正确的对话比例）46%、领先第二名10个百分点的成绩强势问鼎！在“知识对话”任务中，同样拔得头筹！中国自主对话 AI 技术再一次惊艳世界。

百度团队代码 A11、B10，图片来源于 DSTC10官网

参加比赛的同学非常不容易，因为，这个赛道是有史以来同类型任务中最难的！

任务难点

口语场景下模型输入包含大量语音识别错误，例如，是“Korean food（韩国料理）”，还是“currying food（咖喱食品）”？非常考验 AI 算法的推理泛化性能；

仅提供少量对话作为测试数据，不提供训练数据，非常考验参赛团队的技术积累。

大赛要求

方案能够解决多轮连续对话中的复杂语义理解问题，还要能够对语音交互和识别中的错误进行自动纠错和理解，同时需要将用户需求中的每一个部分都理解对才算通过。

小度&NLP 团队迎难而上，凭借以下方案亮点，在竞赛中脱颖而出。

基于百度 PLATO 大规模对话预训练模型，进行端到端建模；

创新性提出了多层级数据增强框架，解决数据匮乏难题；

匹配方法和生成方法结合，多视角提升效果稳定性；

层次化建模，多维度捕捉细节和全局语义信息；

创造性地在任务型对话中使用知识增强的方法强化语义表示，抵抗语音识别错误。

太深奥了！

——给大家举几个例子——

场景一：

-“小度小度，我想听大梦一场空。”

-“好的，一首徐海俏的《空》送给你。”

当你还在搜索“大梦一场空是什么歌”的时候，小度已经为你播放了出来；

场景二：

-“小度小度，周杰伦那个歌气球。”

-“好的呀，一首周杰伦的《告白气球》送给你。”

家中收音环境有时嘈杂，即使语音输入有一定误差，小度依然能准确理解语义；

场景三：

-“小度小度，小老鼠。”

-“小度为您继续播放《猫和老鼠》。”

-“小度小度，三国。”

-“小度为您继续播放《火烧赤壁》。”

常常看《猫和老鼠》动画片的小朋友，说“小老鼠”的时候，小度就能开始续播《猫和老鼠》；常常听《三国演义》评书的老爷爷，说完“三国”，小度就能准确定位到评书接之前听的《火烧赤壁》。小度的个性化知识增强了多轮理解能力，用户用得越久，小度越容易理解你的需求。

这些陪伴用户日常生活中的寻常技能，背后其实是问鼎世界的 AI 对话技术。

一个复杂的对话需求，经过前沿的技术处理，为用户带来了“开口即得”的人机交互体验。我们将不断加码科技自主创新，“用科技让复杂的世界更简单”。