近日，在人工智能旗舰学术会议2020全国知识图谱与语义计算大会（CCKS）上，华为云EI与苏州大学组成的联合团队在"面向金融领域的篇章级事件主体与要素抽取"评测任务中获得第一名的佳绩。
事件抽取就是从自然语言文本中抽取出用户感兴趣的事件信息，并以结构化的形式呈现出来。金融领域的 "事件"则是指产品出现问题、高管减持、违法违规等信息。金融"事件"是金融领域投资分析，资产管理的重要决策参考。2020年中国网民规模达到了9.04亿，网页总数超3000亿。如何从海量网络信息中及时、高效地挖掘出金融"事件"是金融资管机构取得信息优势，构筑竞争力的焦点。
CCKS 2020面向金融领域的篇章事件要素抽取比赛主要针对篇章级中文金融文本中的事件要素进行抽取，篇章级中文金融文本中的事件要素进行抽取的挑战在于，比赛数据主要来源于互联网上的财经类网站，篇章很长，而且数据中存在大量的转义符号以及由爬取不规范造成的要素混乱，如多个金额之间的空格丢失。其次，与句子级的要素抽取不同，本次比赛中的事件要素可以出现在篇章的各个位置，分布在多个不同的句子中，因此需要设计有效的篇章级要素抽取的方案。
华为云EI在本次比赛中运用的自然语言处理技术，可广泛用于事件抽取、实体抽取等信息抽取场景。为了克服篇章事件要素抽取问题的一系列难点，华为云提出了一个由先验信息增强的信息抽取框架，该框架包含三个主要步骤：事件类型预测，事件要素抽取，以及事件表格填充。
在最核心的事件要素抽取步骤中，采用华为自研的大规模预训练语言模型NEZHA作为基础模型，同时引入来自事件类型的明确先验知识，大幅提升了篇章内不同句子在进行要素抽取时的一致性，取得了评测任务第一名的佳绩。
通往第三代人工智之路需要将知识驱动和数据驱动相结合，知识计算正在成为行业知识与数据驱动AI结合的高效路径。知识计算的标准流程包含知识获取，知识建模，知识管理，知识应用。事件抽取是知识获取的一种重要方式。高效、准确的事件抽取能力可以快速的将互联网海量非结构化信息结构化，让下一步的知识建模成为可能，为知识参与计算扫清入口障碍。
华为云EI在人工智能语音语义领域接连夺得包括DiggScience 科学数据挖掘， NLPCC预训练模型，CCF BDCI 金融实体情感分析，WSDM网络搜索与数据挖掘在内的多项国际国内顶赛冠军。华为云EI 金融事件抽取技术已经在金融知识图谱构建、金融舆情分析、智能客服，企业信息监控、风险信用控制和智能投顾等多个场景应用，赋能客户提升图谱构建效率20%以上，凭借冠军技术能力极大地提升了金融客户的工作效率。
在华为云EI领先的AI技术驱动和众多生态伙伴的共同努力下，现已服务于国内50%的TOP20金融客户。华为云EI将继续践行普惠AI理念，为金融机构节省重复劳动成本，缩短服务响应时间，为用户带来更优质的金融服务体验。
