又一專案擊敗人類,阿里巴巴的AI模型閱讀理解精準率超越人類
這項技術的突破在於最新的“基於分層融合注意力機制“的深度神經網路演算法。
近日,在由史丹佛大學發起的機器閱讀理解領域頂級賽事SQuAD中,阿里巴巴憑藉82.440的精準率,超越了人類82.304的成績。
據瞭解,SQuAD比賽構建了一個大規模機器閱讀理解資料集,其中包含10萬個問題,文章來源於500多篇維基百科文章。比賽旨在通過梳理出這套試題的線索,看機器學習模型是否能夠經過大量資訊處理後給出問題的確切答案。
阿里巴巴研究院自然語言處理首席科學家司羅在一份公告中說,對於像“天為什麼會下雨”這樣的客觀問題,機器給出的答案准確率會很高。這種語音技術可以逐步應用於諸如客服、博物館指南、線上解答患者醫療問題等廣泛的實際應用領域,從而以一種前所未有的方式減少人力投入的需求。
這項技術的突破在於最新的“基於分層融合注意力機制“的深度神經網路演算法。該模型能夠模擬人類在閱讀理解問題的一些行為,包括結合篇章內容主體,帶著問題反覆閱讀文章、避免閱讀中遺忘而進行相關標註等。
同時,此項技術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規則進行諮詢。阿里會讓機器直接對規則進行閱讀,為使用者提供規則解讀服務,完成人機自然互動。
在此次比賽中,微軟程式拿到了82.6分,其他的AI程式雖然沒有超過人類標準,但是得分也比較高。例如,艾倫人工智慧研究所、騰訊等企業開發的AI。
原文釋出時間:2018-01-16 11:52
本文作者:Lotusun
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