““維科杯”·OFweek 2020（第五屆）人工智能行業(yè)年度評選”活動由高科技行業(yè)門戶OFweek維科網主辦，OFweek人工智能網承辦，活動旨在表彰人工智能領域具有突出貢獻的優(yōu)秀產品、技術及企業(yè)，鼓勵更多企業(yè)投入技術創(chuàng)新；同時為行業(yè)輸送更多創(chuàng)新產品、前沿技術，一同暢享人工智能的未來。
2020人工智能行業(yè)年度評選“OFweek （5th．） AI Awards 2020”將于2020年9月21日－10月10日進入網絡投票階段，頒獎典禮將于10月28日在深圳舉辦。
目前，活動正處于火熱的報名評審階段，業(yè)內企業(yè)積極響應。虎博科技已正式參評“‘維科杯’·OFweek2020（第五屆）人工智能行業(yè)技術創(chuàng)新獎”
虎博科技成立于2017年，是專注NLP、深度學習等AI技術的高新技術企業(yè)，主打新一代搜索和推薦，致力于通過自主研發(fā)的人工智能產品打造中國“新搜索”，打破傳統(tǒng)搜索20年未變的形態(tài)和URL體驗，以可視化結構化的方式呈現(xiàn)關鍵數(shù)據(jù)信息，幫助企業(yè)和個人實現(xiàn)降本增效。
參賽產品／項目名稱：虎博科技智能搜索技術
推出年份：2018年
開發(fā)背景：從傳統(tǒng)紙媒、電視時代，到PC、移動互聯(lián)網時代，信息的豐富程度推動著不同形式信息獲取方式的誕生，人工智能時代也必將誕生全新的信息獲取方式，誕生新的信息入口?；⒉┛萍颊J為，當下信息量呈幾何式增長，基于自然語言處理技術的智能搜索能夠為用戶高效便捷地獲取信息提供突破性的技術支撐。
技術扼要說明
部分非涉密技術說明：
1、行業(yè)語義模型構建技術——從行業(yè)文檔中，自動學習行業(yè)詞語的語義空間內涵，構建行業(yè)詞向量庫等預訓練模型。
2、知識圖譜抽取技術——利用專用的注意力網絡以及配套的多任務學習，計算自然語言之間的語義關聯(lián)，從而進行更有效的實體識別和關聯(lián)關系抽取，減少因句子長度影響RNN模型帶來的弊端。同時，多任務學習可以降低模型過擬合的概率，減少因模型判別錯誤導致的連鎖效應，最終實現(xiàn)行業(yè)域知識圖譜抽取。
3、MasterMind核心系統(tǒng)——深入挖掘深海數(shù)據(jù)，對PDF、EXCEL、圖片、音頻等不可搜索讀取的內容抽取成可讀取處理的知識，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘、解析、穿透、提取、總結，給予可視化、結構化的呈現(xiàn)。
4、利用召回策略進行推薦系統(tǒng)冷啟動技術：召回策略可以從用戶感興趣的標簽入手，進而拉取相應資訊數(shù)據(jù)并取ranktop結果。線上召回可以迅速從倒排中根據(jù)用戶興趣標簽對內容做截斷，高效地從海量內容庫中篩選出靠譜的小體量內容。
其技術創(chuàng)新的亮點在哪里
3年時間拿下30余項自主知識產權，23件軟件著作權，ISO9001認證，入選上海市火炬計劃。
1、自主研發(fā)
虎博科技已形成以Berkely BIDMat／Mach深度學習平臺為中心，以MasterMind核心系統(tǒng)為基礎，實現(xiàn)了7大核心技術、500＋核心算法模型、跨領域和跨場景的開域知識圖譜及十余個垂直行業(yè)NLP自然語言理解模型等多種技術應用的融合創(chuàng)新，并將持續(xù)圍繞各場景應用痛點展開技術探索。
2、智能精準
不同于傳統(tǒng)的關鍵字匹配，虎博科技可真正理解人類自然的語言溝通和情感交流，在對全網進行全自動和實時地獲取、解析、理解和總結的過程中，精準獲取并推薦人們需要的數(shù)據(jù)和信息。目前已實現(xiàn)圖表抽取準確率超99％、實體識別準確率超98％，為行業(yè)前列。
3、動態(tài)實時
依托獨家深度學習技術，虎博科技產品與服務全自動且實時地對全網數(shù)據(jù)的獲取、解析、理解和總結，無需人工干預。
4、高度提效
基于核心技術的強悍壁壘和對大數(shù)據(jù)的深度洞察，虎博科技運用底層數(shù)據(jù)體系和自主研發(fā)技術，對貫穿用戶意圖理解、數(shù)據(jù)挖掘、深入解析和總結等一體化流程，對全網信息進行千百次計算總結，實現(xiàn)一鍵秒回，第一時間呈現(xiàn)最準確的內容。
參評述說／理由：
國內領先的智能搜索技術，應用虎博智能搜索技術的產品已服務超過1000萬用戶、近100家傳統(tǒng)企業(yè)和政府機構加速智能化轉型。
本屆“‘維科杯’·OFweek 2020（第五屆）人工智能行業(yè)年度評選”活動將于9月21日進入網絡投票階段，歡迎各位踴躍投票！
（免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。 ）
