由斯坦福大學(xué)發(fā)起的機(jī)器閱讀理解領(lǐng)域頂級賽事SQuAD刷新了排名，AI的閱讀能力歷史上首次超越人類。阿里巴巴稱，其憑借82.440的精準(zhǔn)率打破了世界紀(jì)錄，并且超越了人類82.304的成績。

據(jù)悉，SQuAD比賽構(gòu)建了一個(gè)大規(guī)模的機(jī)器閱讀理解數(shù)據(jù)集（包含10萬個(gè)問題），文章來源于500多篇維基百科文章。AI在閱讀完數(shù)據(jù)集中的一篇短文之后，需要回答若干個(gè)基于文章內(nèi)容的問題，然后與標(biāo)準(zhǔn)答案進(jìn)行比對，得出精確匹配（Exact Match）和模糊匹配（F1-score）的結(jié)果。

   “我們的機(jī)器閱讀理解準(zhǔn)確率超過人類”，阿里巴巴相關(guān)人員稱，此次技術(shù)的重大突破源于研究團(tuán)隊(duì)提出的“基于分層融合注意力機(jī)制”的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型能夠模擬人類在做閱讀理解問題時(shí)的一些行為，包括結(jié)合篇章內(nèi)容審題，帶著問題反復(fù)閱讀文章，避免閱讀中遺忘而進(jìn)行相關(guān)標(biāo)注等。

   阿里巴巴自然語言處理首席科學(xué)家司羅表示，對于解決wiki類客觀知識問答，機(jī)器已經(jīng)取得非常好的結(jié)果，將繼續(xù)向?qū)νㄓ脙?nèi)容的“能理解會思考”的終極目標(biāo)邁進(jìn)。今后，研發(fā)的重點(diǎn)在于把這項(xiàng)技術(shù)真正應(yīng)用在廣大實(shí)際場景，讓機(jī)器智能普惠生活。此外，該自然語言處理團(tuán)隊(duì)還支撐了阿里巴巴整個(gè)生態(tài)的技術(shù)需求，由他們研發(fā)的AliNLP自然語言技術(shù)平臺每日調(diào)用1200億+次，Alitranx翻譯系統(tǒng)提供20個(gè)語種在線服務(wù)日調(diào)用量超過7億+次。