近期，思必馳知識服務團隊在中文文本相似度計算方向投入研究，并取得階段性成果：

　　1）在第十四屆全國知識圖譜與語義計算大會（CCKS: China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing）[1]上發(fā)表相關論文一篇《Neural Fusion Model for Chinese Semantic Matching》。

　　該會議是國內知識圖譜、語義技術、鏈接數(shù)據等領域的核心學術會議，聚集了知識表示、自然語言理解、知識獲取、智能問答、鏈接數(shù)據、圖數(shù)據庫、圖計算、自動推理等相關技術領域的和研究人員的學者和研究人員。

　　2）在“千言數(shù)據集：文本相似度”評測[2]中取得階段性進展。該評測的文本相似度數(shù)據集包括公開的三個文本相似度數(shù)據集，分別為哈工大（深圳）LCQMC、BQCorpus和谷歌的PAWS-X（中文）。目前，思必馳知識服務團隊在三個數(shù)據集上均暫列第一。

　　針對中文文本相似度計算的魯棒性和泛化性問題，思必馳知識服務團隊在以下幾個方面開展了技術研究：

　　1）針對中文特點的字、詞融合編碼器；

　　2）基于預訓練模型的領域自適應訓練；

　　3）目標應用領域導向的多階段模型微調。

　　相關技術實現(xiàn)在上述公開評測中得到了應用和驗證。

　　語言智能常被稱為人工智能皇冠上的一顆明珠。在未來，思必馳知識服務團隊將繼續(xù)深耕認知智能領域，在面向通用領域的文本相似度計算基礎上，打造領域自適應的文本相似度計算系統(tǒng)，推動文本相似度在垂直領域的應用和發(fā)展。

　　參考文獻：

　　[1]第十四屆全國知識圖譜與語義計算大會（CCKS: China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing）

　　http://sigkg.cn/ccks2020/

　　[2]千言數(shù)據集：閱讀理解公開評測

　　https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/45