語言與知識技術的相關研究進展，影響著人工智能理解世界的方式。9月15日，一年一度的科技圈盛會百度世界2020大會于線上召開，總臺央視主持人康輝，與百度創始人、董事長兼首席執行官(CEO)李彥宏的“虛擬人”在千萬觀眾面前亮相，不僅動作自然、栩栩如生，更與真人進行多輪流暢交互，引發網友驚嘆，滿足了人們對未來時代“智能管家”的許多想象。

而為虛擬人理解世界、理解語言起到關鍵作用的，正是語言與知識技術。在當天下午舉辦的百度大腦分論壇上，來自百度的杰出架構師、文心(ERNIE)負責人孫宇登臺演說，介紹知識增強語義理解框架文心(ERNIE)在語言理解、語言生成和跨模態語義理解等能力上的重大突破。此外，百度大腦提出了基于多流機制的預訓練語言生成技術ERNIE-GEN和知識增強跨模態語義理解技術ERNIE-ViL，其中，ERNIE-ViL首次將場景圖知識融入到跨模態的預訓練模型中。孫宇還介紹，百度文心語義理解技術平臺可為企業提供一整套NLP定制與應用能力，目前已累計支持2萬余名開發者，覆蓋金融、通信、教育、電商等行業。

百度杰出架構師、文心(ERNIE)負責人孫宇

語義理解核心技術升級，文心多項NLP技術全球領先

據了解，知識增強語義理解框架文心(ERNIE)于去年發布，大幅提升機器理解語言的水平，更在國際權威的通用語言理解評估基準 GLUE上首次突破 90大關，超越人類三個點，獲得全球第一。文心的創新點在于，將大數據預訓練與多源豐富知識相結合，持續學習海量文本中詞匯、結構、語義等方面的知識，實現模型效果不斷進化，如同人類持續學習一般。

分論壇上，孫宇介紹，百度文心語義理解技術包括基于預訓練的語義表示、文章理解、文本匹配、文本生成等技術，以及可識別理解法律、金融文本的領域語義理解技術，并布局了跨模態、多語言、圖理解等前沿技術，形成了涵蓋基礎、應用、領域、拓展四大層面的全景圖。

在常識知識、多粒度語言知識、場景圖知識等多源知識學習的支持下，文心語義理解能力、語言生成能力和多模態語義理解能力都得到了進一步提升和拓展。同時，基于海量數據，百度大腦構造了多粒度自編碼任務和指代消解任務，推動文心在情感分析、文本分類、閱讀理解等八項典型自然語言理解任務效果上獲得進一步顯著提升。

自然語言生成方面，文心提出了基于多流機制的預訓練語言生成技術：ERNIE-GEN，在摘要生成、問題生成、多輪問答等自然語言生成任務上效果突出。同時，文心設計了多流注意力機制，融合逐詞生成和逐片段生成學習目標，學習語言中多粒度知識后，全面刷新了語言生成任務的世界最好效果，在學術界和產業界具備非常大的研究價值與應用價值。

文心更在多模態語義理解上取得重大突破，視覺推理技術ERNIE-ViL可以通過物體識別體育運動圖片中的運動場地及圖中人物，進一步區分人員衣服顏色，根據知識判斷穿出裁判和運動員的身份。理解細粒度語義的能力在這個推理的任務中發揮了關鍵的作用。ERNIE-ViL是業界首次將場景圖知識融入到跨模態的預訓練模型中，已廣泛應用于工業場景。

能力平臺化，百度大腦文心實現語義理解技術工業級應用落地

在人工智能技術落地的進程中，實際需求往往呈現出應用復雜、成本高企、耗時過長、可迭代性差等痛點。對此，文心語義理解技術平臺應運而生。

孫宇介紹，文心平臺基于領先的語義理解技術，可為企業提供一整套NLP定制與應用能力，讓開發者更加簡單高效地定制企業級NLP模型。在文心平臺化服務中，提供了針對數據處理、模型訓練、模型評估、模型部署等環節的“工具箱”，一站式滿足開發者各類應用需求。此外，文心還提供了零門檻AI開發平臺EasyDL和全功能AI開發平臺BML兩種平臺支持方式。

一站式的NLP開發能力，既可以滿足開發者的需求，也降低了定制開發的成本。在落地實踐中，傳統產品需要5100條數據標注以訓練模型，而文心平均僅需220條，降低了90%的數據標注量。同時，文心通過預訓練模型，降低了90%以上的算力投入，及86%的模型開發時長，周期從一周縮短為一天，這對企業開發者更加友好。

文心的另一大優勢在于經過真實場景淬煉。據介紹，文心已應用于百度內部包括搜索引擎、推薦系統、智能音箱、智能客服等幾十條產品線，其工業級應用能力已得到驗證。目前，文心已經將NLP技術輸送到金融、通信、教育、電商等行業，顯著提升了這些企業智能應用的效果和效率。

作為“人工智能皇冠上的明珠”，NLP領域向來是人工智能技術研發與落地實踐的前沿，在新基建的大潮下，也催生出大量自然語言處理方面的需求。從2010年百度成立自然語言處理部算起，在NLP從技術和產業上全面布局已經走過整整十個年頭，不僅技術上形成先發優勢，更完成了產業落地的絕對領先，致力于將AI技術下沉到千行萬業，讓人和機器互相理解的圖景全面到來，造就更智能的未來時代。