追一科技的核心技术领域

追一科技拥有世界级的自然语言处理(NLP)技术,我们不断提升文本智能、语音智能、多模态三大核心领域的技术能力,帮助企业、政府、个人更好地利用人工智能技术,创造更美好AI世界。

文本智能(NLP)

业界领先的语义理解能力,强大语义交互能力基石

更强的基础算法能力

万量级意图识别、文本对抗训练、稀疏性改进优化器。

更强的学习模式

连续学习、主动学习、语音语义联合建模。

更好的语义编码方式

词向量图编码、超大规模语料语言模型、对话状态编码。

单意图理解准确率

通用语义理解模型能力持续提升

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+%

多意图理解准确率

适配口语化场景一句多意场景

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+%

情感分析准确率

识别用户情绪,增强拟人能力

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+%

拒绝识别准确率

解决深度学习过泛化问题

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+%

追一科技在国际NLP权威榜单SuperGLUE上超出Facebook,排名第二,工业模型第一。

文本智能(NLP)

先进的异构知识理解能力,为智能交互提供知识支撑

非结构化知识

NL2FAQ

自然语言与问答对知识库交互,持续行业领先的口语化意图识别效果。

NL2Document

自然语言与无结构化文本直接交互,以支持企业中大量的无结构化文本的存在。

2018CMRC中文阅读理解竞赛冠军 2019CoQA榜单冠军,单模型首次跨越Human指标
结构化知识

NL2SQL

基于关系型数据库的自然语言问答。

追一科技主办:首届中文NL2SQL挑战赛

NL2KnowledgeGraph

自然语言与知识图谱直接交互,结构化知识的语义编码。

CCF-LIC 2019知识驱动对话冠军

文本智能(NLP)

领先的多轮对话能力,为拟人化语义交互提供必要条件

任务驱动对话能力

快速构建任务型对话,基于状态跟踪与对话状态编码的任务驱动对话能力,能兼容各类冷启动场景,快速达到拟人对话效果, 已在数百个任务型业务被验证。

知识驱动对话能力

大量的知识被编码在结构化知识库中,追一科技采用深度学习对结构化知识进行编码,结合KBQA能力提升知识驱动对话能力。

通用多轮对话能力

对话场景中存在大量省略、复述和指代问题,需结合上下文理解语义;追一科技采用多条理化Attention实现多轮意图理解,通用多轮语义理解准确率可达90%以上。

真实上线业务场景中

会话意图准确率

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+%

真实上线业务场景中

会话完成率

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+%

语音智能

语音识别(ASR):更有针对性的面向对话场景的语音技术

业界领先的ASR基础能力

业界领先的深度学习算法+海量对话数据训练,使得通用对话场景,准确率领先业界1-2%。

特定场景下的数据积累

通过主动学习,更高效率选取标注数据,实现相同精度所需训练数据减半。

对话场景针对性算法

1.对话场景的口音多样性。

2.线上环境背景噪声。

3.细分领域的语言模型调优。

领域内更好的效果

支持特定行业、特定领域调优,减少数据标注成本,提升准确率。

对话场景下

ASR准确率领先业界

2~8 %

多模态

追一科技将AI交互的深度推进到多模态交互领域,丰富交互场景与内容

数字人从声音、表情、动作的多模态角度,用对话和与语境相关的动作完成交互。再通过“语义+语音+视觉”,构建支持多种场景的数字虚拟形象:在线直播,新闻主播,企业客服,企业代言,AI导游,AI助手,AI在线教育。

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