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

          作者: 時(shí)間:2018-01-17 來(lái)源:鎂客網(wǎng) 收藏

            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,憑借82.440的精準(zhǔn)率,超越了人類82.304的成績(jī)。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201801/374503.htm

            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。

            

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            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。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,其他的程序雖然沒(méi)有超過(guò)人類標(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。



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