AI 行業(yè)落地一直是業(yè)界的一個(gè)難題，華為云在探索AI落地之道的過程中發(fā)現(xiàn)，各個(gè)行業(yè)都有各種形態(tài)的知識(shí)，這些知識(shí)存在于不同的媒介，比如各種專業(yè)書籍記錄的學(xué)科行業(yè)知識(shí)，百科網(wǎng)站上的基本常識(shí)等。其中，許多行業(yè)知識(shí)是行業(yè)專家經(jīng)驗(yàn)的沉淀，甚至是只存在于老專家腦海里的不傳之秘。這些知識(shí)代表了行業(yè)智慧，同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)行業(yè)AI落地的關(guān)鍵。

基于在各個(gè)行業(yè)的成功實(shí)踐，2020年華為云發(fā)布了業(yè)界首個(gè)全生命周期知識(shí)計(jì)算解決方案，提供從知識(shí)獲取、建模、管理到應(yīng)用的全套決方案，賦能行業(yè)用戶去構(gòu)建屬于企業(yè)自己的知識(shí)計(jì)算平臺(tái)。

7月22日，華為云TechWave人工智能專題日舉辦，華為云自然語(yǔ)言處理專家在會(huì)上分享了從知識(shí)獲取到應(yīng)用的整個(gè)流程中，包含的知識(shí)計(jì)算幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：知識(shí)獲取、知識(shí)建模、知識(shí)應(yīng)用。

關(guān)鍵技術(shù)一：知識(shí)獲取

知識(shí)計(jì)算首先要獲取知識(shí)，知識(shí)獲取的一個(gè)核心技術(shù)是信息抽取。信息抽取涵蓋范圍廣泛，比如實(shí)體抽取是從文本中抽取類似人名、地名等實(shí)體詞或者詞組。如果要構(gòu)建知識(shí)圖譜，就需要抽取更復(fù)雜的由主語(yǔ)、謂詞、賓語(yǔ)構(gòu)成的三元組。比如從《朝花夕拾》是文學(xué)家魯迅的散文集，1928年由北京未名社出版。從這個(gè)句子中可以抽取“朝花夕拾”、“出版社”、 “未名社”這個(gè)三元組，而每個(gè)三元組都代表了一個(gè)客觀事實(shí)，比如這個(gè)三元組表達(dá)的就是朝花夕拾的出版社是未名社。針對(duì)這類三元組的抽取，華為云研發(fā)了基于閱讀理解框架和級(jí)聯(lián)思想的信息抽取算法，可以用一個(gè)框架統(tǒng)一建模實(shí)體的抽取和關(guān)系的抽取，效果相比傳統(tǒng)方法有顯著提升。

實(shí)際落地過程中，往往還存在標(biāo)注人力成本高，標(biāo)注數(shù)據(jù)不足的情況。針對(duì)這種情況，華為云還發(fā)展了一系列小樣本信息抽取方法，可以有效降低對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。比如基于meta-learning的三元組抽取方法，在部分場(chǎng)景中，在保證準(zhǔn)確率基本持平的情況下，標(biāo)注數(shù)據(jù)量可以從兩千條左右下降到幾十到百條。這樣就降低了知識(shí)獲取的難度，同時(shí)也就降低了用戶使用的門檻。

除了信息抽取外，知識(shí)獲取還有一個(gè)很重要的步驟是實(shí)體鏈接，因?yàn)閺奈谋境槿〉降男畔⑼怯衅缌x的，需要把信息鏈接到知識(shí)圖譜中正確的實(shí)體上。比如，李娜在澳洲公開賽打敗了齊布爾科娃，這句話中有三個(gè)實(shí)體，李娜、澳大利亞公開賽、齊布爾科娃，這些實(shí)體在知識(shí)庫(kù)都有不止一個(gè)候選實(shí)體，因?yàn)榻欣钅冗@個(gè)名字的人很多，到底哪一個(gè)才是這個(gè)句子里說的李娜呢？

針對(duì)這種短文本中的實(shí)體鏈接問題，華為云首次提出了M3框架，即multi-turn multi-choice MRC framework，即基于多輪多項(xiàng)選擇的閱讀理解框架?；谠摽蚣埽芎芎玫赝瓿蓪?shí)體鏈接任務(wù)，準(zhǔn)確率相對(duì)傳統(tǒng)方法提升了大約5個(gè)百分點(diǎn)。華為云提出的M3框架相關(guān)論文，發(fā)表在人工智能國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議AAAI 2021上。

關(guān)鍵技術(shù)二：知識(shí)建模

完成知識(shí)獲取以后，還需要對(duì)知識(shí)建模。知識(shí)建模中，知識(shí)融合/實(shí)體融合是一個(gè)非常關(guān)鍵的步驟。因?yàn)榻^大多數(shù)的知識(shí)圖譜都是為特定的目的構(gòu)造的，這會(huì)導(dǎo)致即使是相同的概念，在不同的知識(shí)圖譜中也會(huì)有不同的描述；同時(shí)相同的描述也有可能代表不同的概念。比如，在一個(gè)圖譜中蘋果是一種水果，在另外一個(gè)圖譜中，蘋果卻是一家公司。針對(duì)知識(shí)融合問題，華為云研發(fā)了多種算法和解決方案，其中包括在多模態(tài)知識(shí)圖譜實(shí)體融合方面的原創(chuàng)工作。

針對(duì)多模態(tài)知識(shí)圖譜的實(shí)體對(duì)齊問題，華為云提出了一種多模態(tài)知識(shí)嵌入方法，生成三種模態(tài)知識(shí)的表示；然后設(shè)計(jì)了一種多模態(tài)知識(shí)融合方法，以融合三種模態(tài)的知識(shí)表示。最后采用了交互訓(xùn)練的方式，端到端的優(yōu)化華為云提出的MMEA模型。華為云提出的這個(gè)模型也發(fā)表在了去年知識(shí)工程的國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議KSEM上，并獲得唯一的最佳論文獎(jiǎng)。

在多模態(tài)知識(shí)嵌入模塊中，華為云提取關(guān)系、視覺、數(shù)值信息，分別對(duì)不同模態(tài)的知識(shí)做嵌入表征，去補(bǔ)充實(shí)體的有效特征。

多模態(tài)知識(shí)融合模塊的作用則是集成多模態(tài)的知識(shí)表示。在多模態(tài)知識(shí)融合模塊里，華為云將多模態(tài)知識(shí)嵌入從各自分離的空間中遷移到一個(gè)統(tǒng)一的空間里。統(tǒng)一空間的學(xué)習(xí)使得多模態(tài)的特征能夠互相受益，利用多模態(tài)的互補(bǔ)性，提升了實(shí)體對(duì)齊任務(wù)的準(zhǔn)確率。

關(guān)鍵技術(shù)三：知識(shí)應(yīng)用

完成知識(shí)建模以后，可以做多種應(yīng)用，比如事理圖譜。什么是事理圖譜呢？知識(shí)圖譜是以實(shí)體為核心的，主要建模的是實(shí)體之間的關(guān)系，通過三元組來表達(dá)一些客觀事實(shí)。事理圖譜則是以事件為核心，主要建模的是事件之間的因果、順承等關(guān)系。

另外一個(gè)應(yīng)用是將知識(shí)融入到預(yù)訓(xùn)練模型中。預(yù)訓(xùn)練模型是近兩年最熱門的技術(shù)之一，比如BERT、GPT3、華為云盤古大模型等。這些預(yù)訓(xùn)練模型的一個(gè)共同特征是利用大規(guī)模的無標(biāo)注的文本數(shù)據(jù)，通過自監(jiān)督的方式訓(xùn)練一個(gè)模型，從而使得這些模型里面蘊(yùn)含了重要的先驗(yàn)信息或者說知識(shí)。但是大模型使用的語(yǔ)料都是通用領(lǐng)域的，沒有行業(yè)屬性，模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練也沒有顯式融入行業(yè)知識(shí)。針對(duì)這種情況，華為云提出了一個(gè)可以融合醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)的預(yù)訓(xùn)練模型，BERT-MK，該模型可以顯式地將建模好的醫(yī)療行業(yè)知識(shí)，比如醫(yī)療行業(yè)的知識(shí)圖譜，融入到預(yù)訓(xùn)練模型中。融入了行業(yè)之后，在醫(yī)療相關(guān)的下游任務(wù)上，該模型都表現(xiàn)出了比通用模型更好的效果。

有了融入了醫(yī)療知識(shí)的預(yù)訓(xùn)練模型，可以進(jìn)一步把它應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域，比如醫(yī)療信息抽取?；谶@些融入了醫(yī)療行業(yè)知識(shí)的預(yù)訓(xùn)練模型，華為云自研了CHIEF醫(yī)療信息抽取框架?；谠摽蚣?，華為云從相關(guān)醫(yī)療文獻(xiàn)里面，構(gòu)建了一個(gè)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)圖譜，即從跟新冠肺炎相關(guān)文獻(xiàn)中構(gòu)建了一個(gè)包含新冠肺炎相關(guān)的病毒、蛋白、藥物的知識(shí)圖譜。

華為云知識(shí)計(jì)算解決方案從解決企業(yè)痛點(diǎn)、提升企業(yè)效率、提供知識(shí)化服務(wù)的角度全面賦能企業(yè)，讓各行業(yè)的企業(yè)通過應(yīng)用知識(shí)，釋放知識(shí)化帶來的紅利，全面提升企業(yè)在智能化時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力。

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