又一項目擊敗人類(lèi)，阿里巴巴的AI模型閱讀理解精準率超越人類(lèi)

這項技術(shù)的突破在于最新的“基于分層融合注意力機制“的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法。

近日，在由斯坦福大學(xué)發(fā)起的機器閱讀理解領(lǐng)域頂級賽事SQuAD中，阿里巴巴憑借82.440的精準率，超越了人類(lèi)82.304的成績(jì)。

據了解，SQuAD比賽構建了一個(gè)大規模機器閱讀理解數據集，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(xiàn)索，看機器學(xué)習模型是否能夠經(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)，對于像“天為什么會(huì )下雨”這樣的客觀(guān)問(wèn)題，機器給出的答案準確率會(huì )很高。這種語(yǔ)音技術(shù)可以逐步應用于諸如客服、博物館指南、在線(xiàn)解答患者醫療問(wèn)題等廣泛的實(shí)際應用領(lǐng)域，從而以一種前所未有的方式減少人力投入的需求。

這項技術(shù)的突破在于最新的“基于分層融合注意力機制“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，包括結合篇章內容主體，帶著(zhù)問(wèn)題反復閱讀文章、避免閱讀中遺忘而進(jìn)行相關(guān)標注等。

同時(shí)，此項技術(shù)已被阿里內部廣泛使用。例如，每年雙11都有大量的顧客對活動(dòng)規則進(jìn)行咨詢(xún)。阿里會(huì )讓機器直接對規則進(jìn)行閱讀，為用戶(hù)提供規則解讀服務(wù)，完成人機自然交互。

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)標準，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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