近期，营销技术部杨骏博士又一篇论文《One for “All”: A unified model for fine-grained sentiment analysis under three tasks》成功被SCI收录。

    国际语义评测大会SemEval从2014年起连续三年将方面级情感分析任务（Aspect Based Sentiment Analysis，ABSA）作为其子任务，梳理了四项任务，提供了一系列人工标注的基准数据集。近年来，宏原科技以海量训练数据作为基础，发现了消费者在社交网路片上经常同时提及，针对多个产品实体的多个方面的情感态度的现象，怎么识别对消费者表达中的每个产品的每个方面的情感态度，在2017年之前，学术界一直没有关注到该问题并给出解决方案，甚至连标准数据集也没有。

    在这种情况下，在2018年的国际顶级人工智能学术会议AAAI中，宏原的杨骏博士提出了“实体方面级（Multi-Entity Aspect Based Sentiment Analysis - MEABSA）消费者情感分析任务”，贡献了该领域首个标准数据集，以及提出了一个模型，准确性远超baseline方法；该论文经同行评议获得一致好评，最终录用发表，杨骏博士并受邀到美国新奥尔良报告了该研究成果。

    同时，宏原也是首个将该模型成功运用到商业的分析之中的高新科技公司，并取得了显著的成果！该论文发布后，受到了学术界的广泛关注；清华大学、武汉大学、阿里巴巴达摩院、国内外的学者等都纷纷引用该文章，并对该论文中提出的模型进行了不断地改进。

    本次发表的论文是继2018年“实体方面级情感分析”提出之后，经过3年的技术沉淀，建立起的更加精准的语义分析模型。论文中提出，该模型能够把三种类似的情感分析任务（ABSA，TABSA，MEABSA）同时进行解决，并且均超过了当前全球所有公开发表物上的最好的效果。相比于2018年提出的ME-ABSA模型，经过3年的不断优化以及经验的积累，该模型也将“细粒度的情感分析”提升了一个新的台阶。

    本次SCI发表的论文中也引用了大量宏原所服务的品牌的案例，进一步验证了该模型的商业可实用性以及准确度，不仅提升了所服务品牌的在国际上的正面形象，也为该论文提供了精准的数据支撑。

    宏原在过去几年中，摸索出了一套知识驱动、数据支持、模型赋能的创新路线，深度结合营销行业知识和客户所在行业经验知识，通过百亿级消费者言论大数据，以及大量自主研发创新的专利AI模型，帮助品牌企业理解消费者，站在需求端的角度看供给。宏原的该经验总结和清华张钹院士在2020年发表的《迈向第三代人工智能》中所提出的以数据驱动+知识驱动为典型特征的第三代人工智能理论高度吻合，宏原的实践就是第三代人工智能范式的精彩落地实践。

    相信，随着宏原科技的发展不断壮大、杨骏博士对于“细粒度语义分析”的模型的不断升级，宏原能更好的将marketing ai推向一个全新的高度，从而能够更好的服务到不同的品牌和企业，助力企业做大做强。