系统介绍

1 Power Monitor（国际关系学院 极速洞察科技有限公司）

        Power Monitor是一套电商商品评论信息处理系统。它采用了先进的自然语言处理技术，并且结合了Insightworks多年在消费者研究领域的经验，以更快速更准确的方式分析消费者在电商平台的评论，帮助产品生产厂家监测其产品售后的消费者反馈，了解其产品与竞品相比的优弱势，为其进一步完善产品提高消费者的使用感受提供方向。 

2 UNIT：理解与交互技术平台（百度）

       UNIT (Understanding and Interaction Technology，理解与交互技术)平台，是由百度重点为中文第三方开发者打造的对话系统开发平台。搭载业界领先的需求理解与对话管理技术，蕴含百度多年积累的自然语言理解与交互、深度学习、大数据等核心能力，让智能对话交互技术快速、精确赋能第三方开发者的产品，让未来更富想象空间。
        UNIT于今年7.5号在百度AI开发者大会上正式发布。 
        网址：unit.baidu.com
        

3 索答厨房智能生活中心（广州索答信息科技有限公司）

        索答智能生活中心系统主要是为智能家居行业提供语音智能产品及整体解决方案。索答厨房智能生活中心是运用了全球领先的深度语义分析技术，通过使用深度神经网络和知识图谱技术结合自然语言处理技术，实现了机器真正理解人类语言。目前索答厨房智能生活中心推出“听音乐、看视频、学菜谱、控制厨电”四个功能，不仅能让枯燥的厨房变成一个娱乐场所，还能真正做到“全语音、零触控”，达到解放双手的目的。比如人类说“煎蛋糊了”，索答厨房智能生活中心收到指令后通过理解会马上开大抽油烟机，收小炉火。目前已和海尔、美的、尚品宅配、志邦、欧派等国内著名企业达成合作。
        

4 中英文双语知识图谱XLORE（清华大学知识工程实验室）

        XLORE是从中英文维基百科、互动百科以及百度百科出发，构建的一个大规模中英文开放知识平台。截至2017年7月，XLORE共包括1,371,272个概念、512,883个关系以及14,951,135个实体。据我们所知，XLORE是第一个中英文知识规模平衡的大规模中英文知识图谱。XLORE基于对异构Wiki知识资源的语义化，着重解决以下三类语义关系抽取问题：语义等价关系规模不足，上下位语义关系存在噪声，语义链接关系大量缺失。XLORE提供开放知识共享接口，包括面向普通用户的可视化展示接口、面向语义网开发者的SPARQL查询接口以及面向终端应用的JSON接口。截至2017年4月，访问次数已超过5,000万次。 

5 DeepBrain（义语智能科技（上海）有限公司）

        DeepBrain是国内首家机器人SaaS平台，面向IOT硬件厂商，赋予产品全面、深度的人机智能对话能力，同时为厂商提供强大的云端能力，针对用户的运营，管理平台等基础设施，以及海量丰富的技能和服务。 
        IEngine多轮对话技术：历时5年研发，业界创新技术架构，集成了面向闲聊和面向任务两个类别。
        在面向闲聊中：1.可实现上下文对话；2.长/短记忆系统；3.改进型CMU的Ravenclaw对话管理框架；4.对话生成基于深度学习和对抗神经网络学习以及引入attention mechanism和memory-augmented block。
        在面向任务中：1.缺省式/记忆式/场景式上下文支持；2.口语语言泛化理解及强大的鲁棒性；4.基于知识图谱的浅层推理策略5.垂直领域准确率达98%。

6 小牛翻译云（沈阳雅译网络技术有限公司）

         (1)由国内机器翻译产学研领军企业——沈阳雅译小牛翻译团队自主研发，提供企业级机器翻译服务解决方案 。
         (2)以自主研发的NiuTrans NMT为技术核心，融合TM/RBMT/EBMT/SMT技术优势。
         (3)目前支持44个语种，全面支持国内“维蒙藏哈朝彝壮”七大少数民族语言。
         (4)开放口语等多个垂直领域的机器翻译系统，全面提升机器译文质量。
         (5)提供用户本地部署的小牛翻译私有云，保证数据翻译安全，机器翻译引擎可定制。
         (6)提供面向中小企业的小牛翻译专有云，高性价比，提供机器翻译引擎优化功能。
         (7)与腾讯、科大讯飞、国家知识产权局、北部战区、多个国家公检法及安全部门、SYSTRAN等40余家国内外企业及政府机构建立合作关系。

7 多语言信息翻译与分析系统（中国科学院自动化研究所）

         
         借助机器翻译和分本分析技术实现多语言信息的关键信息抽取和呈现：外语文本或文本集合通过机器翻译转换为中文，然后利用汉语命名实体识别、文本分类、情感分析与自动摘要技术呈现原文的关键信息。 
        

8 THUNLP系统展示（九歌、THUMT、THUParser）（清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室）

         
         九歌是清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研发的自动诗歌生成系统。九歌研究团队由孙茂松教授带领，下含两博士生、两名硕士生及多名本科生。九歌系统采用最新的深度学习技术，结合多个为诗歌生成专门设计的不同模型，基于超过30万首的诗歌进行训练学习。九歌系统能够产生集句诗、近体诗、藏头诗、现代诗等不同体裁的诗歌。该系统在生成诗歌的质量上有显著提升。作为一款融合现代技术和中国古典文化的有趣应用，九歌在推动自然语言处理技术发展，弘扬中华优秀传统文化等方面都有所帮助。
         THUMT是一个开源的神经网络机器翻译工具包，由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发。THUMT使用python编写，基于Theano框架。THUMT具有以下特点： 
        1. 包含标准的基于注意力的端到端神经机器翻译框架； 
        2. 支持最小风险训练（Minimum risk training），针对评价指标进行优化训练，有效提升翻译质量； 
        3. 支持半监督学习（semi-supervised training），利用丰富的单语语料同时提升源到目标和目标到源双向的翻译效果； 
        4. 提供可视化工具，通过层级之间相关性传播的方法，计算任意两个节点之间相关程度，帮助人们更好地理解神经机器翻译的内部工作原理；         THUParser是一个开源的基于神经网络的汉语依存句法分析器，由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发。THUParser使用C++编写，基于N3LDG框架实现。THUParser使用了基于深度神经网络的基于转移框架的词性标注和依存句法分析联合模型，具有中文分词、词性标注和依存句法分析功能，具备准确率高，速度快的优点。

9 SCIR系统demo（LTP，大词林，笨笨，情绪地图）（哈尔滨工业大学）

         
         本系统集成了哈工大社会计算及信息检索研究中心近期的研究成果，共包含四个子系统，分别为：LTP语言技术平台、开放域中文知识图谱《大词林》、聊天机器人笨笨、情绪地图。各子系统分别介绍如下： 
        LTP：LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。从应用角度来看，LTP为用户提供了下列组件：针对单一自然语言处理任务，生成统计机器学习模型的工具；针对单一自然语言处理任务，调用模型进行分析的编程接口；使用流水线方式将各个分析工具结合起来，形成一套统一的中文自然语言处理系统；系统可调用的，用于中文语言处理模型文件；针对单一自然语言处理任务，基于云端编程接口。 
        大词林：是一个自动构建的大规模开放域中文实体知识库。相比于人工的开放域实体知识库。《大词林》的构建不需要领域专家的参与，而是基于多信息源自动获取实体类别并对可能的多个类别进行层次化，从而达到知识库自动构建的效果，很好地解决了以往的人工构建知识库对开放域实体的覆盖程度有限的问题。 
        笨笨：聊天机器人“笨笨”于2016年6月6日上线，目前有用户3500多人，其功能包括闲聊、知识问答、任务执行、信息推荐。“笨笨”目前有三种载体，即微信公众号、PC网页和实体机器人。除了上述功能外，“笨笨”还具备情感回复、饮食推荐及古文回复等功能。 
        情绪地图：基于深度学习的语义情感分类模型，在人类常见情绪分类的基础上，对社会化媒体文本大数据中的潜在情绪进行判别和归类统计，最终呈现为情绪在时间和空间维度上的分布。