国内首届中文人机对话技术评测赛果出炉，两项任务冠军团队都分享了哪些技术细节？｜SMP 2017 AI科技评论按 ：近年来，人机对话技术受到了学术界和产业界的广泛关注。学术上，人机
基于本次竞赛，深思考人工智能采取了BERT+SPAN、对抗训练、知识图谱增强、数据蒸馏等举措，并结合MRC框架来完成信息抽取任务，从而提高了模型在面对新的、未知的信息抽取任务与范式时的适应与迁移能力，满足当下信息抽取领域快速迭代、快速迁移的实际需求。我们的通用信息抽取系统在1049位参赛选手中，整体技术指标达到75.45，其中，已知领域信息抽取总分第一，未知领域信息抽取总分第二，最终排名第二。
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机器人载体除了通常被接受的人形机器人，其实也包括厨房、家居、卫浴等设备，通过深思考人工智能应用，使得家居类产品更加智能化，不仅仅是单体智能，还可以是多设备互联，对主人的需求能够有针对性的提前做出响应。
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