11月19日，由Google AI, Microsoft Research，Amazon Science和University of Edinburgh等机构结合举行的EMNLP ConvAI3比赛在Search-oriented Conversational AI (SCAI) EMNLP Workshop上揭晓最终结果，网易AI Lab在众多参赛队伍中锋芒毕露，一举夺得该NLP顶会的冠军。这是网易AI Lab继INTERSPEECH 2020的SdSV语种辨认竞赛，IJCAI的3D重建竞赛后又一次问鼎国际AI竞赛冠军，也展现了其在AI多范畴的抢先研发实力。
EMNLP会议由国际言语学会（ACL）下属的SIGDAT小组主办，创立之初旨在关注统计机器学习方法在自然言语处理范畴的运用。近几年，随着基于大规模数据的机器学习方法（尤其是深度学习）的迅速发展，该会议参与人数也逐年添加。本次网易AI Lab参与的ConvAI3（第三届对话智能应战赛），则是EMNLP2020的重要比赛之一。
本次ConvAI3比赛重点调查参赛的对话系统能否能判别用户所提出的成绩是“模糊而有歧义的”，并经过一轮和多轮的成绩澄清，正确了解用户的成绩，提供用户真正想要的搜索结果。
比赛共分为两个阶段。第一阶段是一个自动的评测义务，次要调查用户query+系统澄清成绩+用户回答组合成新的query去停止文档检索得到的目的，和系统选择的成绩与真实标注的成绩的召回率目的，一切目的均越高越好。
第一阶段测评结果（结果数据来源于http://convai.io/）
第二阶段是一个多轮对话的评测义务，首先评测在最多三轮对话的条件约束下，用尽能够少的对话轮次去澄清用户的成绩，从而检索到指定的文档，同时也评价最终文档检索的目的。第二阶段要求完成一个残缺的系统，包括用户成绩能否需求被澄清的辨认以及澄清成绩的产生。
第二阶段测评结果（结果数据来源于http://convai.io/）
网易AI Lab（队名：NTES_ALONG）首先为用户成绩设计了BERT的意图辨认模型，然后针对实践的比赛数据构造了一个多义务目的数据，从而建模多义务BERT语义婚配模型。在借助大规模语料的预训练知识的同时，提升系统在大批业务数据下的意图辨认和语义婚配才能。经过两轮的激烈角逐，网易AI Lab最终获得了第三届对话智能应战赛 (ConvAI 3)的冠军。
校招客服平台HRQA
网易AI Lab成立于2017年，在广州、杭州、上海均设有分部，次要运用AI黑科技为旗下各大游戏工作室助力，并赋能给更多产品。目前，网易AI Lab研发的智能客服技术曾经运用在网易多款客服系统，比如SA智能客服平台Piggy和校招客服平台HRQA。 | 
