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国内知识图谱与语义计算领域顶级会议CCKS2020圆满落幕，深兰科技DeepBlueAI团队首秀即大放异彩，一举夺得了三项任务的第一名，以及“面向中文短文本的实体链指”任务的亚军，成为本届会议唯一摘得多个冠军的队伍。在“新冠百科知识图谱类型推断”、“面向金融领域的篇章级事件主体抽取”、“基于标题的大规模商品实体检索”三个关键任务中，深兰科技展示了其卓越的技术实力。

会议亮点与技术创新

CCKS2020由中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办，以“知识图谱与认知智能”为主题，汇聚了华为、百度、腾讯、小米、北京大学、上海交通大学、浙江大学等知名企业和高校的顶尖团队，共同探讨知识图谱与语义计算领域的最新进展和技术应用。

智能时代的知识图谱价值

随着互联网技术的迅猛发展，人类正从信息时代步入智能时代。知识图谱作为连接海量信息和智能应用的关键载体，对于构建智能生态系统至关重要。多模态知识图谱的构建，不仅能够提升智能服务对真实世界的理解能力，还能够有效支撑推荐系统、语义搜索、智能问答等上游任务和行业应用。

深兰科技夺冠任务详解

• 新冠百科知识图谱类型推断：此任务要求从百科页面中识别实体类型，面对非结构化文本的挑战，团队设计了基于BERT模型的文本分类器，并结合外部数据集，实现了对实体类型的高效准确判断。
• 金融领域事件主体抽取：面对金融文本的复杂性，团队采用了多标签事件分类加实体识别Pipeline模型，通过增强的特征提取和融合策略，显著提高了事件抽取的精度。
• 大规模商品实体检索：针对商品检索的挑战，团队创新性地使用了Triplet BERT模型进行召回，并结合基于BERT的二分类排序，实现了高效率的商品实体检索，不仅获得了第一名，还赢得了“创新技术奖”。

落地应用与未来展望

CCKS2020的赛题设计突出了实践导向，旨在推动知识图谱与语义计算技术的落地应用。深兰科技自成立以来，一直坚持“基础研究与应用落地”双轨并行的战略，致力于将先进的人工智能技术应用于民生服务中。此次竞赛的优异成绩不仅是对深兰科技过往工作的认可，也是对未来持续创新和探索的激励。深兰科技将继续致力于人工智能技术的开发与普及，践行“人工智能服务民生”的理念。