阿里研究人员提升了嵌套命名实体识别的准确度，让AI更懂病历，辅助医生诊疗。另一项关于假新闻的研究，AI能够帮助人们快速识别新冠疫情中的各种谣言。
AAAI 2021是人工智能领域的国际顶级学术会议，历史悠久，由美国美国人工智能协会主办（Association for the Advance ofArtificial Intelligence），覆盖了机器学习、视觉、NLP等人工智能多个重点领域。据悉，AAAI 2021于2月2日到2月9日在线上举办，大会一共收到9034篇论文，竞争激烈，其中有效审稿有7911篇，最终录取1692篇，接收率为21.4%。
阿里巴巴这次共有54篇论文入选大会，是全球入选最多的科技公司之一，在人工智能多个领域均有突破，尤其是NLP领域。
在论文《Nested Named Entity Recognition with Partially-Observed TreeCRFs》中，阿里研究人员关注NLP领域中的重要研究任务嵌套命名实体识别（Nested Named Entity Recognition，简称Nested NER），提升识别准确率，较原来的业界最佳模型提升0.3%（ACE04数据集）和0.7%（ACE05数据集），不断逼近极限。
据介绍，所谓NER中的“实体”包括人名、地名、机构名等，嵌套是指多个实体叠加组合，像医学名词“肝癌检查”就包括多个实体：“肝癌”是一种癌症，“肝”是一种人体器官，“癌”是一种疾病类型…这种嵌套在医疗文本中广泛存，要让AI读懂病历、辅助医生诊疗，必须解决这一难题。
阿里研究人员提出了一种新的建模嵌套实体识别任务的方式，并应用新算法提升计算效率，从而突破原有的技术瓶颈。让AI更懂病历。
除了54篇大会论文之外，阿里还有多篇论文入选AAAI2021的workshop，希望用科技来解决社会问题。
在论文《Transformer-based Language Model Fine-tuning Methodsfor COVID-19 Fake News Detection》中，阿里研究人员关注新冠疫情中广泛传播的谣言和假新闻问题，他们提出了一种新颖的基于transformer编码器的假新闻分类模型，能够精准地捕捉到不同新闻之间的文本信息和语义信息差别，从而判别新闻的真假性。这弥补了通用语言模型在假新闻识别方面的缺陷。
据介绍，以2017年达摩院成立为标志，阿里巴巴在基础科研和创新技术研究上倾注全力，多次包揽国际顶会的收稿冠军和最佳论文。其中，29篇论文入选人工智能顶会SIGIR2020，全球第一；5篇论文入选网络通信顶会SIGCOMM 2020，刷新中国纪录。
