不久前的云栖大会上，马云宣布成立“以科技创新世界”的阿里巴巴达摩院。
最近，达摩院iDST自然语言处理团队在自然语言处理技术取得的两项新成绩：在全球顶级的知识库构建测评KBP2017中，斩获英文实体发现测评全球冠军；在中文语法错误自动诊断大赛（Chinese Grammatical Error Diagnosis，以下简称 CGED）三个level中全面夺得冠军，核心指标比其他参赛机构高出一倍。
比赛中使用的分词、词性标注和句法分析等基础NLP工具都是由该团队自主研发的AliNLP 平台。这个平台支持阿里大生态的每天多达600亿次的自然语言处理需求。
这次参赛的是阿里巴巴iDST自然语言处理首席科学家司罗以及iDST自然语言处理团队。
司罗
司罗是全球权威机器智能学者，曾担任美国普渡大学计算机系终身教授，主持的20余个项目得到美国政府、工业界资助，先后获得美国国家科学基金会成就奖、雅虎、谷歌研究奖等。
语法错误自动诊断大赛夺冠
中文语法错误自动诊断大赛（Chinese Grammatical Error Diagnosis，以下简称 CGED）是自然语言处理领域的权威赛事，由IJCNLP联办，今年已是第四届。阿里巴巴iDST在三个level中全面夺得冠军。即便是最难的level，核心指标F1（综合考虑准确率与召回率）依旧达到了 0.2693，比其他参赛机构高出一倍。
“组办方给我们一个题目，然后由我们研发系统，然后测评，就是给我一个句子，我挑出出错的那个地方。” iDST自然语言处理团队主力成员李林琳表示，这次组办方给的比赛的背景是：学习中文的外国人数不断增加，由于中文的博大精深，外国友人在中文写作中会出现各式错误。主办方挑选了一些外国友人写的中文作文片段，希望参赛者用人工智能算法自动识别里面的语法语义错误。
赛题中包含的错误分为四种类型：多词（Redundant）、缺词（Missing）、错词（Selection）和词序错误（Word Order）。系统性能的评估也由易到难分为3个level：detection level(识别句子有没有错误)、identification level（识别错误句子的具体错误类型）和position level（识别错误的位置和对应类型）
比赛要求诊断的四种错误类型
比如，“我要送给你一个庆祝礼物。要是两、三天晚了，请别生气”这句话，在第3个Level，AI需要明确指出“两、三天晚了”存在错误才能得分（正确用法应该是“晚了两、三天”）。此外，团队还结合了分词、词性、依存句法等特征，同时将language model等无监督的知识embedding到神经网络。依靠RNN结构以及词性、依存等特征，不光能识别短程的语法错误，比如“一头牛”好于“一只牛”；也能识别比较长程的语法错误，比如“虽然父母很辛苦，而且对孩子照顾得很好”中“虽然”和“而且“不搭配。此外，他们针对比赛的3个不同level，设计了不同的基于神经网络的snapshot emsembles方法。
基于深度学习的结果
将被用于这些方面
据了解，这次比赛中主力成员李林琳，谢朋峻，杨毅等通过在深度学习中引入无监督的语法知识，同时结合了集成学习等方法取得了好成绩。
李林琳说，中文语法诊断的挑战性在于，中文语言知识丰富、语法多样；人在判断一句话是否有错误的时候，会用到长期积累的知识体系（比如一句话是否通顺、两个词是否可以搭配、语义上是否成立等）。相比之下，比赛提供的训练数据非常有限，仅通过训练数据来识别错误是很困难的。
“这是一个基于深度学习的结果。”李林琳说，深度学习有很多基础模块，比如做了中文词汇切分的积累，就是让AI首先知道什么是一个词，比如给AI一句话“我是中国人”，AI可以将这句话切分成“我”“是”“中国人”三个词，然后要对词性做一个分析，知道“中国人”是一个名词，和动词“是”搭配就是“动词+名词”，即动宾短语。如果是副词+名次，就不对了。这哥基础模块就是让AI系统学习词性的使用方法。
“还有基于更深度的句法分析，就是要检查整个句子的语法输入是否正确。”李林琳举例说，如果整个句子里面，有个主语是名词，加动宾短语，就是名词+动词+宾语，这就是一个合理的句法结构，如果少了动词，语法上就不正确 。
“整体来说，这次比赛是我们长期在AliNLP方面的积累、能力方面的综合体现。” 李林琳说，比赛中使用的分词、词性标注和句法分析等基础NLP工具都是由该团队自主研发的AliNLP 平台。
中文语法错误自动诊断会被运用在什么地方？李林琳说，AliNLP 平台支持阿里大生态（新零售、金融、物流、娱乐、旅行等）的每天多达600亿次的自然语言处理需求。比如现在大家使用的SNS软件和对方语音聊天，在一些环境下，不方便听，或转换成文字，“这个转换成文字的过程中，经常会有很多语法错误，中文语法错误自动诊断就能自动纠错，使语音转换的文字更加好理解。” 李林琳说，还有很多网络媒体的内容质量审核，即需要审核文字内容时，也可以运用到这项技术。
AI不仅能看懂英文
还能做到对文章上下文的理解
另外一项比赛，KBP是由NIST（National Institute of Standards and Technology，美国国家标准与技术研究院）指导、美国国防部协办的赛事，主要任务为从自然书写的非结构化文本中抽取实体，以及实体之间的关系。
这项测评要求AI算法在“读完”一篇英文文章后，构建一个物理世界的命名实体和实体之间关系的知识库，如“克林顿和希拉里之间是夫妻关系”、“克林顿毕业于耶鲁法学院”这样一个个实体的关系。
司罗介绍，阿里的算法可以做到对文章上下文的理解。比如，文章出现了Apple，再出现Jobs，就可以辨别出这个Jobs指的是乔布斯，而不是工作。再比如，文章出现了Microsoft，那么Apple就更有可能是苹果公司，而不是一种水果。
“另外，我们构建了一个算法去学习不同领域之间共同的部分，通过迁移学习提升我们学习的准确度。对于不同领域数据，我们取其精华，去其糟粕，进行智能学习”，司罗说。
在这次测评中，iDST团队采用经过改良的深度神经网络架构对文本进行理解。改良的架构有三个主要特点：首先该模型可以自动阅读海量文章（如维基百科）并从中汲取经验；其次，该架构可以智能选择训练数据集以保证训练数据的准确性；最后，我们采用post regularization的办法保证模型结果的一致性。
参赛机构比赛成绩公布
对于KBP2017的成绩，司罗表示：“很荣幸能够同全球的同行分享阿里巴巴的研究成果，人工智能在机器阅读理解和知识库构建上还处在起步阶段，我们正在积极和同行业顶尖机构学习交流，推动行业发展。比如我们内部建设的信息抽取平台AliIE项目就在同斯坦福大学展开积极合作”。
阿里巴巴正在将这样的信息抽取技术广泛的应用到实际业务当中，并致力于让更多的中小开发者从中收益。他们搭建的信息抽取平台AliIE拥有最顶尖的AI技术，并从一开始的架构设计就考虑到平台的开放性和可扩展性。可以让更多的开发者、研究员共同开发，并将成果回馈给这个社区。
原文发布时间为：2017-11-27
本文作者：汪佳婧