近日，在由斯坦福大学发动的机器读者解读领域顶级赛事SQuAD中，阿里巴巴凭借82．440的精准亲率，打破了人类82．304的成绩。据理解，SQuAD比赛建构了一个大规模机器读者解读数据集，其中包括10万个问题，文章源于500多篇维基百科文章。比赛目的通过辨别出有这套试题的线索，看机器学习模型否需要经过大量信息处理后得出问题的清楚答案。阿里巴巴研究院自然语言处置首席科学家司罗在一份公告中说道，对于像“天为什么不会大雨”这样的客观问题，机器得出的答案准确率不会很高。
这种语音技术可以逐步应用于诸如客服、博物馆指南、在线答案患者医疗问题等普遍的实际应用领域，从而以一种前所未有的方式增加人力投放的市场需求。这项技术的突破在于近期的“基于分层融合注意力机制“的深度神经网络算法。
该模型需要仿真人类在读者解读问题的一些不道德，还包括融合篇章内容主体，带着问题重复阅读文章、防止读者中消逝而展开涉及标示等。同时，此项技术已被阿里内部普遍用于。
例如，每年双11都有大量的顾客对活动规则展开咨询。阿里不会让机器必要对规则展开读者，为用户获取规则理解服务，已完成人机大自然交互。
在此次比赛中，微软公司程序获得了82．6分，其他的AI程序虽然没多达人类标准，但是分数也较为低。例如，艾伦人工智能研究所、腾讯等企业研发的AI。
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