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燃!阿里技术又破世界纪录:机器阅读理解力首次超过人类!

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2018年伊始,人工智能取得重大突破!1月11日,由斯坦福大学发起的机器阅读理解领域顶级赛事SQuAD刷新排名,令业界振奋的是人工智能的阅读能力历史上首次超越人类。阿里巴巴凭借82.440的精准率打破了世界纪录,并且超越了人类82.304的成绩。

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SQuAD的负责人Pranav Rajpurkar难掩兴奋之情。他在社交媒体上表示,2018年一个强劲的开始,第一个模型(阿里巴巴iDST团队提交的SLQA +)在精准度匹配上超越人类表现!下一个挑战:模糊匹配,人类仍然领先2.5分!

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SQuAD比赛构建了一个大规模的机器阅读理解数据集(包含10万个问题),文章来源于500多篇维基百科文章。人工智能在阅读完数据集中的一篇短文之后,需要回答若干个基于文章内容的问题,然后与标准答案进行比对,得出精确匹配(Exact Match)和模糊匹配(F1-score)的结果。

SQuAD是行业内公认的机器阅读理解顶级赛事,吸引了包括谷歌、卡内基·梅隆大学、斯坦福大学、微软亚洲研究院、艾伦研究院、IBM、Facebook等知名企业研究机构和高校的深度参与。

此次技术的重大突破源于阿里巴巴研究团队提出的“基于分层融合注意力机制”的深度神经网络模型。该模型能够模拟人类在做阅读理解问题时的一些行为,包括结合篇章内容审题,带着问题反复阅读文章,避免阅读中遗忘而进行相关标注等。

模型可以在捕捉问题和文章中特定区域关联的同时,借助分层策略,逐步集中注意力,使答案边界清晰;另一方面,为避免过于关注细节,采用融合方式将全局信息加入注意力机制,进行适度纠正,确保关注点正确。

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阿里巴巴自然语言处理首席科学家司罗

阿里巴巴自然语言处理首席科学家司罗表示,对于解决wiki类客观知识问答,机器已经取得非常好的结果,我们将继续向对通用内容的“能理解会思考”的终极目标迈进。今后,研发的重点在于把这项技术真正应用在广大实际场景,让机器智能普惠生活。

实事上,这项技术已经在阿里巴巴内部被广泛使用。比如,每年双11都会有大量的顾客对活动规则进行咨询。阿里小蜜团队通过使用司罗团队的技术,让机器直接对规则进行阅读,为用户提供规则解读服务,是最自然的交互方式。

再比如,顾客还会针对单个商品询问大量的基础问题,而这些问题其实在商品详情页都是有答案的。现在通过机器阅读理解技术,能够让机器对详情页中的商品描述文本进行更为智能地阅读和回答,降低服务成本的同时提高购买转化率。

原文发布时间为:2018-01-14
本文作者:了不起的
本文来自云栖社区合作伙伴“阿里技术”,了解相关信息可以关注“阿里技术”微信公众号

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