2023-09-21
浏览次数：7022023年全国大数据与计算智能挑战赛于5月5日正式开始，并在8月26日圆满结束。在此次大赛中，我院黄双萍教授指导的博士梁景麟、彭文杰，硕士张伟坤、胡磊、徐之昊、林俊翔、张格格，本科学生郭强亚、钟晋组成的两支队伍，经过初赛、复赛及决赛答辩的激烈角逐后，最终在多粒度时序知识图谱问答以及Data-To-Text 硬约束下的受控文本生成两个赛题中，分别荣获二等奖与三等奖。
本届挑战赛是由大数据与决策（国家级）实验室组织的年度赛事活动，旨在深入挖掘大数据应用实践中亟需破解的能力生成难题，选拔汇聚数据领域优势团队，促进大数据领域的技术创新和面向需求的成果生成，推动形成“集智众筹、联合攻关、共享共用”的研建用一体迭代演进创新模式。大赛以“发榜挑战、集智攻关”为主题，面向全国大数据与计算智能领域的相关单位，围绕自然语言处理、图像检测识别、时空数据分析、知识建模分析等前沿技术难点开设赛道，以“揭榜打擂”的形式组织创研竞赛，通过线上打榜与现场评审相结合的方式决出优势团队，进一步创新大数据管理与应用模式，推动大数据与计算智能领域技术发展与生态构建。本届挑战赛根据实际应用场景需求，设置了共8个富有挑战性的赛题，每个赛题评选出一等奖1名，二等奖2名，三等奖2名，共吸引了2852支队伍， 4092人报名参赛，共计11131个作品提交，参赛机构涵盖150余所高校、100余所科研机构以及300多家企事业单位。
知识图谱问答技术正广泛应用于问答系统、推荐系统等智能化应用中，在教育、医疗以及军事领域有着重要的应用价值。多粒度时序知识图谱问答赛题由主办方提供知识图谱及问答对，参赛队伍依照赛题要求开发知识图谱问答算法，实现多粒度条件下的知识图谱问答任务。受控文本生成技术作为人工智能技术在自然语言生成方面的一种应用，越来越受到学界和各行业的关注，并在体育、财经、气象等领域取得了一定的成果。Data-To-Text硬约束下的受控文本生成赛题由主办方提供关键词约束及答案文本，参赛队伍依照要求开发由结构化数据到非结构化文本的模型算法，实现硬约束条件下的文本生成任务。
本次比赛分为初赛、复赛与决赛三个阶段，初赛成绩前15名的队伍进入复赛，复赛成绩前5名的队伍进入最终的决赛答辩。在多粒度时序知识图谱问答赛题及Data-To-Text硬约束下的受控文本生成赛题中，我院学子分别荣获二等奖与三等奖。（文图/张伟坤）
