阿里AI阅读能力首超人类 如何落地将成研发重点

据悉，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。AI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。

“我们的机器阅读理解准确率超过人类”，阿里巴巴相关人员称，此次技术的重大突破源于研究团队提出的“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。

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，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。此外，该自然语言处理团队还支撑了阿里巴巴整个生态的技术需求，由他们研发的AliNLP自然语言技术平台每日调用1200亿+次，Alitranx翻译系统提供20个语种在线服务日调用量超过7亿+次。（韩大鹏）