人工智能已成为当下科技界最热门的研究领域，就搜索而言，达到“让机器理解人的语言”这个目标必然离不开自然语言处理技术的支撑。而自然语言处理领域一个绕不过的问题就是实体识别(Entity Recognition)。通过对用户搜索内容的语义分析，挖掘出其核心实体，再进行搜索结果的匹配，这一技术的实现可以支持泛需求类型的实体检索，帮助解决用户更具体、更挑剔的需求。百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏曾表示，人工智能已在多个领域展现可能，正迎来井喷式创新，即将进入发展的黄金时期。这些技术一旦应用到各个领域，就能产生无穷无尽的可能性。

今年的百度、西交大大数据竞赛正是以“面向用户消费智能决策的核心实体识别”为题，要求参赛选手提出相应算法或模型，结合上下文语境挖掘评论中的核心实体。本次竞赛百度出题组互联网数据研发部知识图谱团队资深研发工程师李羽指出：“与去年基于‘知识图谱’技术的题目相较而言，两者有着应用目标的区别，今年赛题是实体标注更高级的应用，也是评论挖掘领域特定的需求。”另一方面，本次竞赛要求识别普通文本里的关键主体，也就是这段文本讨论的主要是哪个实体，这是本次竞赛最大的技术难点，目前在业内没有成型的技术解决方案，因而选手应重点关注实体标注既有方法之上的优化。

实体识别是自然语言处理领域中的基本任务之一,也是自动问答、信息抽取等自然语言处理综合应用中的基础环节。虽然在工业界和学术界已有不少研究成果，但随着互联网的飞速发展,大量无规则、多领域的文本数据不断增长，对实体识别技术提出了新的要求。此次竞赛切合了当前智能搜索领域一大重要课题，足以体现百度在智能搜索领域寻求突破的决心。

“本次竞赛的技术可以应用于下一代智能搜索——百度度秘，辅助度秘与用户进行更自然的交互。” 百度、西交大大数据竞赛出题组资深研发工程师张俊彬补充道。百度在人工智能领域的进步都将直接体现到为用户提供更好的互联网服务：搜索引擎将得到更相关的结果，推荐更加准确。

目前，百度公司构建了世界上最大规模的神经网络。数据显示，在自然语言处理、语音识别、图像识别、机器学习、深度学习、无人驾驶等人工智能相关领域，百度已取得1548件专利。百度硅谷人工智能实验室还公开了关键代码Warp-CTC，旨在帮助更多的开发者利用更好的深度学习算法，加快推进研发的进度，从而形成合力，在人工智能研发上获得更多成果。

未来，百度将继续利用自身人才、资金、用户等优势，布局人工智能领域，通过举办竞赛等形式与高校展开合作，共同讨论实际问题，改善产品性能，促进人工智能领域的发展，为广大用户提供更加自然的交互体验。