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机器阅读理解首次超越人类高中生 |
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云从科技、上海交通大学联合发布NLP最新成果 |
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3月8日，中科院旗下人工智能创业企业云从科技和上海交通大学联合宣布，双方基于原创算法提出的全新模型，在自然语言处理（NLP）上取得一项重大突破：该模型在大型深度阅读理解任务中取得了超越人类高中生的准确率，成为世界首个机器阅读理解超过人类排名的NLP模型。目前，该成果已在arXiv网站预发布。
研究人员在论文中称，云从科技与上海交通大学基于原创DCMN算法，提出了一种全新的模型，使机器阅读理解正确率提高了4.2%，并在高中测试题部分首次超越人类（机器正确率69.8%、普通人类69.4%）。
该模型这一成绩是在大型深层阅读理解任务数据集RACE数据集上取得的。据了解，RACE是一个来源于中学考试题目的大规模阅读理解数据集，包含了大约2.8万篇文章以及近10万个问题。它的形式类似于英语考试中的阅读理解（选择题），给定一篇文章，通过阅读并理解文章，针对提出的问题从四个选项中选择正确的答案。而且，该题型的正确答案并不一定直接体现在文章中，只能从语义层面深入理解文章，通过分析文章中线索并基于上下文推理，选出正确答案。相对以往的抽取类阅读理解，算法要求更高，被认为是“深度阅读理解”。
云从科技创始人周曦表示，基于这一研究成果，在应用领域搭配文字识别OCR或语音识别技术后，NLP模型将会帮助机器更好地理解人类文字或语言，并广泛应用于服务领域，比如帮助企业判断客户风险、审计内部文档合规、从语义层面查找相关信息；在社交软件、推荐引擎软件内辅助文字审阅工作等，“从枯燥的人工文字工作中解放人类”。
