SQuAD挑戰(zhàn)賽最新成績榜單

　　2017年7月，科大訊飛憑借交互式層疊注意力模型（Interactive AoA Reader）獲得該賽事的榜首，并在同年10月進一步優(yōu)化該模型后再次刷新紀(jì)錄。此次訊飛與哈工大聯(lián)合實驗室提交的融合式層疊注意力系統(tǒng)（Hybrid Attention-over-Attention Reader）融合了近期學(xué)術(shù)界提出的諸多前沿技術(shù)，如基于上下文的文本表示、自適應(yīng)轉(zhuǎn)隨機梯度下降的優(yōu)化方法等，同時又研發(fā)出一些全新技術(shù)，不僅在SQuAD挑戰(zhàn)賽中取得亮眼成績，在其他自然語音處理任務(wù)上也獲得了顯著性能提升。

科大訊飛與哈工大聯(lián)合實驗室參賽提交系統(tǒng)一覽

　　機器閱讀理解技術(shù)目前已經(jīng)成為多家知名企業(yè)、高校等研究機構(gòu)關(guān)注的對象，技術(shù)上的突破將帶來自然語言理解的長足進步。在與其他研究機構(gòu)和高校一同探索技術(shù)發(fā)展的同時，科大訊飛也在積極推動該項技術(shù)在對話、問答系統(tǒng)中的落地應(yīng)用，其中一個重要場景就是與智能車載系統(tǒng)的對話交互的結(jié)合，逐步實現(xiàn)汽車領(lǐng)域的精準(zhǔn)問答。通過讓機器閱讀汽車說明書及相關(guān)的介紹材料，使機器深度理解并掌握對該車型的相關(guān)知識；在用戶提出相關(guān)問題時，不僅能夠快速反饋給用戶相關(guān)章節(jié)，并且還能夠利用閱讀理解技術(shù)進一步挖掘并反饋更精準(zhǔn)的答案，從而減少用戶的閱讀量，提高信息獲取的速度。

科大訊飛執(zhí)行總裁胡郁在2017發(fā)布會上介紹智能車載系統(tǒng)中閱讀技術(shù)的應(yīng)用

　　科大訊飛不僅在SQuAD挑戰(zhàn)賽持續(xù)發(fā)力，也關(guān)注并積極推動中文信息處理的研究發(fā)展。2017年，科大訊飛攜手中國中文信息學(xué)會計算語言學(xué)專業(yè)委員會（CIPS-CL）承辦了第一屆“訊飛杯”中文機器閱讀理解評測（CMRC2017），發(fā)布了相關(guān)中文閱讀理解數(shù)據(jù)集。今年，科大訊飛將繼續(xù)與中國中文信息學(xué)會計算語言學(xué)專委會共同舉辦第二屆“訊飛杯”中文機器閱讀理解評測(CMRC2018)，進一步促進中文機器閱讀理解研究。

　　擁有廣闊應(yīng)用場景的機器閱讀理解技術(shù)領(lǐng)域，未來將有怎樣的發(fā)展？

　　科大訊飛高級副總裁、AI研究院院長、認(rèn)知智能國家重點實驗室主任胡國平表示，科大訊飛非常高興看到更多研究人員加入到機器閱讀理解技術(shù)的研究中來。前不久微軟亞洲研究院、阿里巴巴分別在EM指標(biāo)上超過人類平均水平，并且有許多中國團隊在榜單中名列前茅，我們對中國研究機構(gòu)在這個領(lǐng)域所取得的好成績表示祝賀。但同時，我們必須清楚地認(rèn)識到，雖然目前的系統(tǒng)在SQuAD挑戰(zhàn)賽中超過了人類平均水平，但這并不能代表機器在機器閱讀理解任務(wù)上“完全”打敗了人類。

　　他表示，真正的閱讀理解過程遠比我們想象的要復(fù)雜，以目前的技術(shù)水平還很難做到深層的推理和歸納。鑒于此，目前科大訊飛還在積極探索其他類型的閱讀理解，例如基于知識、常識的閱讀理解以及基于綜合線索的閱讀理解，并取得了一定的成績。相信在不久的將來，科大訊飛將在機器閱讀領(lǐng)域為大家展示更多的可能。