2018年歲末，暨“法研杯”奪冠之后，國雙數據科學團隊又從專業賽場中摘得一項大獎歸來——“AI Challenger 2018全球AI挑戰賽”季軍!若要了解這項榮譽的含金量，還得從比賽的背景說起。

　　國雙獲獎團隊與創新工廠董事長李開復合影

　　什么是全球AI挑戰賽？

　　“AI Challenger 全球AI挑戰賽”是面向全球人工智能人才的開源數據集和編程競賽平臺，致力于滿足AI人才成長對高質量豐富數據集的需求，推動AI在科研與商業領域結合來解決真實世界的問題，首屆AI Challenger 全球AI挑戰賽于2017年舉辦。

　　本屆全球AI挑戰賽由創新工場、搜狗、美團點評、美圖公司聯合主辦，于2018年8月29日正式啟動，吸引了來自全球超過10000支團隊參賽。其中美團點評NLP(自然語言處理)中心提出的”細粒度用戶情感分析”賽道最受歡迎，參賽隊伍數量最多。值得一提的是，國雙正是在此賽道中獲得季軍。

　　截至目前，AI Challenger平臺用戶超過30000名，覆蓋國家增至81個，覆蓋高校1100所，覆蓋公司990家。2018年AI Challenger平臺用戶增長了170%。部分參賽名單可以了解一下：

　　經過層層篩選，最后共有40支隊的83位參賽者進入 AI Challenger 2018 年度總決賽答辯。12月18-19日，經過兩天總決賽答辯的激烈角逐，最終評選出冠亞季軍與優秀獎。

　　為什么細粒度用戶情感分析最受關注

　　本屆大賽共分為觀點型問題閱讀理解、英中文本機器翻譯等10個不同賽道，對應的10個數據集均為行業最大、其中5個為行業首創。那么，最受關注、參賽人數最多的賽道為何是細粒度用戶評論情感分析?

　　眾所周知，作為人類智慧結晶，自然語言處理是人工智能領域最為困難的問題之一，而這其中又以人類的情感為最，但也正因如此激起了無數人挑戰高峰的探索精神。如何讓機器通過網上評論分析用戶情感?為此，本屆大賽的主辦方之一美團點評，提供了一個高質量海量數據集(即用戶評論數據集)，共包含6大類20個細粒度要素的情感傾向，助力參賽選手尋求更精準的算法預測用戶情感。

　　這些數據集中的評價對象，按照粒度不同一般劃分為兩個層次：例如服務、位置、價格等為粗粒度評價對象;而服務人員態度、交通是否便利等則為細粒度情感對象。每一個細粒度又分為正向、中性、負向、未提及4種狀態，參賽隊伍通過對海量數據不斷地重復訓練、建模、打標簽，最終找到最佳算法。盡管在參賽之前，國雙一直有在自然語言處理領域進行相關研究，比如汽車、司法等垂直領域的經驗就走在行業前列，司法領域更是在“法研杯”中奪得冠軍，但如此次針對用戶五花八門的評論進行研究還是第一次，很多事情都得從頭開始研究，畢竟人類的語言表達能力還有想象力實在充滿了無窮奧妙。不過，也正是因此才更加突顯了獲獎隊伍的綜合素質。在這次比賽中，國雙團隊短短時間內就完成了學習、消化、吸收、輸出、優化并最終摘得大獎的全過程，其驚人的學習能力以及創新精神令人側目。

　　國雙參賽團隊的獲獎感言

　　這是一支低調到“令人發指”的團隊!獲獎這件事兒壓根沒想過宣傳。不過，在之后的采訪中又漸漸被他們的認真與執著打動，這就是一群專注于技術的年輕人啊!

　　聽聽他們怎么說：

　　首先獲獎這件事，不到最后一刻誰也無法得知結果，所以更不能對別人說了。而且，因為加入得比較晚，前面初審時我們的成績并不算太好，不太好意思說出來。至于得知獲獎之后，只顧著自己高興了，沒有想到宣傳這件事……

　　并且，比賽對我們來說收獲最大的還是參與過程中自身的積累以及向對手學習的地方。在短短的時間內圍繞一個主題迅速學習、操作再優化，可以說是最高效率的技術創新了。并且，這次參賽隊伍非常多，都是來自國內外高等院校、科研院所、企業的專業人才，是一個非常好的了解行業水平的地方，我們也學到了很多知識，包括其他隊伍的一些建模思路等，這些就是最大的收獲。

　　走到總決賽時其實大家的差距都不是很大。我相信不僅是我們，所有的參賽隊伍技術上都沒有做到極致，只要還有時間，我們的技術就還有繼續優化的地方。因此，我們也清楚地知道，總決賽并不是結束，只是一個開始。賽后我們的工作反而更多，需要花時間沉淀、吸收，繼續優化，并擴展到應用場景，說到底這只是一次比賽，未來的旅途還長!

　　還有什么好說呢?為他們鼓掌吧!期待這群年輕人走得越來越遠，國雙發展得越來越好!

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