近日，在由斯坦福大學(xué)發(fā)起的機(jī)器閱讀理解領(lǐng)域頂級(jí)賽事SQuAD中，阿里巴巴憑借82．440的精準(zhǔn)率，超越了人類(lèi)82．304的成績(jī)。
據(jù)了解，SQuAD比賽構(gòu)建了一個(gè)大規(guī)模機(jī)器閱讀理解數(shù)據(jù)集，其中包含10萬(wàn)個(gè)問(wèn)題，文章來(lái)源于500多篇維基百科文章。比賽旨在通過(guò)梳理出這套試題的線索，看機(jī)器學(xué)習(xí)模型是否能夠經(jīng)過(guò)大量信息處理后給出問(wèn)題的確切答案。
阿里巴巴研究院自然語(yǔ)言處理首席科學(xué)家司羅在一份公告中說(shuō)，對(duì)于像“天為什么會(huì)下雨”這樣的客觀問(wèn)題，機(jī)器給出的答案準(zhǔn)確率會(huì)很高。這種語(yǔ)音技術(shù)可以逐步應(yīng)用于諸如客服、博物館指南、在線解答患者醫(yī)療問(wèn)題等廣泛的實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域，從而以一種前所未有的方式減少人力投入的需求。
這項(xiàng)技術(shù)的突破在于最新的“基于分層融合注意力機(jī)制“的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。該模型能夠模擬人類(lèi)在閱讀理解問(wèn)題的一些行為，包括結(jié)合篇章內(nèi)容主體，帶著問(wèn)題反復(fù)閱讀文章、避免閱讀中遺忘而進(jìn)行相關(guān)標(biāo)注等。
同時(shí)，此項(xiàng)技術(shù)已被阿里內(nèi)部廣泛使用。例如，每年雙11都有大量的顧客對(duì)活動(dòng)規(guī)則進(jìn)行咨詢(xún)。阿里會(huì)讓機(jī)器直接對(duì)規(guī)則進(jìn)行閱讀，為用戶提供規(guī)則解讀服務(wù)，完成人機(jī)自然交互。
在此次比賽中，微軟程序拿到了82．6分，其他的AI程序雖然沒(méi)有超過(guò)人類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，但是得分也比較高。例如，艾倫人工智能研究所、騰訊等企業(yè)開(kāi)發(fā)的AI。
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