日前，华为云在知识计算领域的多跳知识推理问答取得重大进展。 在自然语言处理领域先进技术积累的基础上，华为云语音语义创新实验室和华为诺亚方舟实验室在国际权威热点QQ评测全维基设置课程中位居榜首，在解答歧义精度和联合歧义精度(Joint F1 )等指标上均排名第一。
热热点质量评估(全维基设置(最新排名) (截至2021年1月20日) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
作为企业的重要信息载体，数字化文档记录了大量的企业知识，如何让企业员工快速从数字化文档中得到答案，对企业文档维护人员来说是一个沉重的打击。 为了解决这个问题，一方面需要较强的解读技术，另一方面也需要复杂的开放域q&； a有必要构建流程。
热点问答评测数据由斯坦福、CMU、蒙特利尔大学联合发布的新问答； A数据集由斯坦福教授曼宁和深度学习三大巨头之一的Bengio组成。 该数据集由复杂的问题和相应的回答组成，还包含用于说明回答来源的证据。 在斯坦福此前公布的SQUAD评估任务中，机器已经多次超越人类，这种评估相对简单，因为只需要从单个章节中找到与问题相关的答案。 但是，热点问题评估需要在整个维基百科或多篇文章中找到与问题相关的回答，同时寻求从问题到回答的推理链接，难度大幅上升更加困难。 谷歌、微软、脸书等知名研究机构以及CMU、Stanford、华盛顿大学、清华大学、北京大学等知名大学也参加了此次评估。
挑战多跳知识推理技术高点HotpotQA评测的难点在于机器必须将多篇文章进行组合多跳推理才能得到答案，并返回证据。 这个评价分为Distractor Setting和Fullwiki Setting两个课程。 Fullwiki Setting比Distractor Setting更复杂，更有实用价值。 必须从维基百科的整个文档中提取文档，从文档中提取段落，最后从段落中提取答案。 Distractor Setting课程提供了10个备选章节。 如何从大量的文档段落中多跳检索候选，理解候选段落的内容并提取证据是比赛的关键。
华为与华为诺亚方舟实验室合作，收集维基百科隐藏的推理依据，解决复杂的多跳问题，同时提出了新的搜索目标hop，用于联合beam search对答案进行排序和融合。
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当前企业面临数字化、知识化变革，知识化变革的关键技术是知识的理解和推理，该技术对企业知识变革具有重要意义和推动作用。 2020年推出了面向云计算的知识计算解决方案，公司基于华为的云计算解决方案构建了自己的知识计算平台，用于研发、生产、运营和销售目前，该方案已率先在石油、汽车、医疗、化纤、煤焦化、钢铁、交通等行业付诸实践。
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