阿里、MSRA机器阅读能力超越人类
极客时间编辑部
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近日，在斯坦福大学发起的 SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）文本理解挑战赛上，以阿里巴巴、微软亚洲研究院（MSRA）为代表的中国研究团队，相继刷新了 SQuAD 纪录，阿里巴巴与微软亚洲研究院并列 SQuAD 榜单的第一名，机器阅读能力的准确率首次超越人类。
SQuAD 是行业内公认的机器阅读理解领域的顶级水平测试，它构建了一个包含十万个问题的大规模机器阅读理解数据集，选取超过 500 篇维基百科文章。机器在阅读数据集内的文章后，需要回答若干与文章内容相关的问题，并通过与标准答案的比对，得到精确匹配 EM（Exact Match，预测答案和真实答案完全匹配）和模糊匹配 F1（F1-score，评测模型的整体性能）的结果。
在此次挑战赛中，阿里巴巴团队于 2018 年 1 月 5 日提交的 SLQA+ 在 EM 值上获得了 82.440 的优秀成绩，F1 值则为 88.607。
而微软亚洲研究院自然语言计算组于 1 月 3 日提交的 R-NET 模型在 EM 值上获得了 82.650 的成绩，在 F1 值上的表现为 88.493 。
两个团队的 EM 值成绩都超越了人类的 82.304 分，这也标志着，机器阅读理解准确率超越人类这一目标，在 2018 年已经成为现实。
机器阅读理解技术拥有广阔的应用场景，比如在精准问答上能为用户提供极大的帮助，另外，它也能推动很多 NLP 相关领域的进步，如知识的表示、上下文篇章理解、知识推理等。
阿里巴巴自然语言处理首席科学家司罗表示，未来希望能向终极目标迈进，即机器对通用内容真正能理解会思考。
据了解，阿里巴巴能够在 SQuAD 的榜单上获得第一，主要得益于其提出的“基于分层融合注意力机制“的深度神经网络模型，这一模型能够模拟人类在阅读理解中所产生的行为，包括审题、带着问题阅读文章，对文章进行标注等。
目前，这一技术已被应用于阿里内部，例如顾客在双十一期间对活动规则进行咨询，阿里小蜜通过机器阅读理解技术，帮助顾客进行相关问题的解答。同时，这一技术还能够帮助顾客阅读商品详情页，智能提取信息，为顾客直接解答基础问题等。
而微软亚洲研究院 R-NET 的技术细节，可以理解为一个多层的网络结构，对整个阅读理解任务的算法进行建模，具体包括阅读文章及审题；寻找问题与文中内容的关联，综合全文进行验证；精筛，选出正确答案等步骤。
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