QTrade AI出征全球顶级AI赛事SemEval，再创佳绩

近日,全球规模最大的语义评测比赛 SemEval 结果出炉,QTrade AI团队携“基于QTrade《对话分析系统》对固收交易要素结构化的解析算法模型”参与SemEval比赛。最终在多语言、混合语言赛道上,斩获第三名和第四名的成绩,仅位于阿里达摩院和中科大团队之后。

国际语义评测大会SemEval是全球范围内影响力最强、规模最大、参赛人数最多的语义评测竞赛。比赛主办方来自于工业界和学术界的知名学者,包括剑桥大学、乔治敦大学等NLP领域著名学者如Guy Emerson、Nathan Schneider等。

SemEval 2022比赛包含了四个大类的十二个任务,包括语法分析、文档、多模态理解、信息抽取等多个赛道。吸引了全球知名的AI研究团队参与相关的赛事。包括国内外的阿里达摩院、上海交大、浙江大学、中科院语言处理国家实验室、华为、阿姆斯特丹自由大学、网易、中科院和卡迪夫大学等学界和工业界的研究团队。

此次QBra AI实验室团队参加了SemEval“多语言复杂信息抽取”比赛,任务主要挑战是多语言、复杂实体嵌套、新兴实体(网络术语)等。QBra AI团队凭借多年来在语义理解、信息抽取上的钻研,采用创新性、突破性的算法及模型,最终在混合语言、多语言赛道上获得第三名和第四名的成绩,标志着QBra AI在该领域的研究已达到国际领先水平。

QTrade深耕固收市场,以腾讯即时通讯工具(IM)为入口、金融市场实时行情数据为依托、AI语义解析能力为核心,致力于为固收市场及从业者提供专业化、智能化的交易解决方案。由QTrade成立的QBra AI实验室专注于金融领域的自然语言处理研究,其中基础性算法研究涵盖语义理解、意图识别、信息抽取、段落切割、句子生成、NL2SQL、阅读理解、推荐算法等;工程性技术研究涵盖金融知识图谱构建、任务型机器人、问答机器人、推荐关联系统等。团队成员为国内外名校毕业的博士、研究生,包括中山大学、香港中文大学、墨尔本大学、加州大学等。此前,QBra AI实验室已有四篇研究论文入选国际顶会ACL。

QBra AI实验室负责人邹鸿岳博士介绍,信息抽取是自然语言处理领域的一个核心分支,其任务是从非结构的文本中提取出有价值的要素信息。目前广泛应用于QTrade的对话分析系统中,包括一级投标的解析识别、现券询价成交、资金询价成交等业务场景中,支持将用户非结构化的聊天信息自动结构化为标准的电子交易订单。基于比赛中采用的相关创新技术,对QTrade《对话分析系统》中各类业务的解析识别均有3%-5%以上的提升。针对固收领域部分业务,相关的解析识别算法能力提升10%以上,达到95%-98%以上的模型识别效果。

在“固收+科技”的行业趋势下,QTrade将继续积极推进人工智能具体应用场景的研究与落地。人工智能技术在互联网行业的渗透率高达50%,在基础通信、金融服务等行业,其渗透率不足10%。邹鸿岳博士表示:“在固收市场逐渐向电子化、智能化发展的进程中,AI的底层算法技术在发展数字员工、辅助交易机器人、信息及对手推荐与撮合、量化分析等固收业务场景中,都会有很大的助力。”