近日，云從科技和上海交通大學在自然語言處理領域取得重大突破，在卡內(nèi)基-梅隆大學發(fā)起的大型深層閱讀理解任務數(shù)據(jù)集race數(shù)據(jù)集上奪得魁首，并成為超過人類排名的模型。
云從科技與上海交通大學開創(chuàng)了一種閱讀信息匹配機制——dcmn模型，使機器的正確率達到72.1%，較之前結果(67.9%)提高了4.2個百分點，并在高中測試題部分超越人類69.4%的成績。
有種題型叫“閱讀理解”
不管是中文、英語還是任意其他語言，閱讀理解都算得上是難的題型之一，需要信息收集、知識儲備、邏輯推理、甚至還要融會貫通的主觀作答。
微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨曾經(jīng)表示，“語言理解是人工智能領域皇冠上的明珠”。
機器閱讀理解，是指機器通過閱讀和理解大量文字，有效整理和總結出人類所需要的信息。
按照人工智能技術發(fā)展路徑，在機器視覺、語音識別等智能感知技術在性能上趨于飽和之后，下一個人工智能的突破就是自然語言處理等認知決策技術。技術上形成從智能感知到認知決策的閉環(huán)，在機器上體現(xiàn)為會理解、會思考、會分析決策，人機交互方式更加便捷，將對各行各業(yè)將產(chǎn)生顛覆式創(chuàng)新。
例如為證券投資提供各種分析數(shù)據(jù)，進行金融風險分析、欺詐識別；在社交軟件、搜索引擎輔助文字審閱和信息查找；還可以幫助醫(yī)生檢索和分析醫(yī)學資料、輔助診斷等等。
race數(shù)據(jù)集
race數(shù)據(jù)集(reading comprehension dataset collected from english examinations)是一個來源于中學考試題目的大規(guī)模閱讀理解數(shù)據(jù)集，包含了大約28000個文章以及近100000個問題。
它的形式類似于英語考試中的閱讀理解(選擇題)，給定一篇文章，通過閱讀并理解文章(passage)，針對提出的問題(question)從選項中選擇正確的答案(answers)。
race數(shù)據(jù)集的難點在于，該題型的正確答案并不一定直接體現(xiàn)在文章中，只能從語義層面深入理解文章，通過分析文中線索并基于上下文推理，選出正確答案。
相對以往的抽取類閱讀理解，算法要求更高，被認為是“深度閱讀理解”。
dcmn模型
針對這種“深度閱讀理解”，云從科技與上海交通大學開創(chuàng)了一種p、q、與a之間的匹配機制，稱為dual co-matching network(簡稱dcmn)，并基于這種機制探索性的研究了p、q、與a的各種組合下的匹配策略。
1、dcmn匹配機制
以p與q之間的匹配為例：
本圖為p與q之間的dcmn匹配框架
云從科技和上海交大使用目前nlp新的研究成果bert分別為p和q中的每一個token進行編碼?；赽ert的編碼，可以得到的編碼是一個包含了p和q中各自上下文信息的編碼，而不是一個固定的靜態(tài)編碼，如上圖中hp與hq；
其次，通過attention的方式，實現(xiàn)p和q的匹配。具體來講，是構建p中的每一個token在q中的attendances，即question-aware的passage，如上圖中mp。這樣得到的每一個p的token編碼，包含了與question的匹配信息；
為了充分利用bert帶來的上下文信息，以及p與q匹配后的信息，將p中每個token的bert編碼hp，與p中每個token與q匹配后的編碼mp進行融合， 對hp和mp進行了元素減法及乘法操作，通過一個激活函數(shù)，得到了p與q的終融合表示，圖中表示為spq；
后通過maxpooling操作得到cpq，l維向量，用于后的loss計算。
2、各種匹配策略研究
除了p與q之間的匹配之外，還可以有q與a、p與a之間的匹配，以及不同匹配得到的匹配向量間的組合，這些不同的匹配與組合構成了不同的匹配策略。對七種不同的匹配策略分別進行了試驗，以找到更加合適的匹配策略，分別是：
[p_q; p_a; q_a], [p_q; p_a], [p_q; q_a], [p_a; q_a], [pq_a], [p_qa], [pa_q]
“pa”表示先將p和a連接為一個序列，再參與匹配，“pq”與“qa”同理。符號“[ ; ]”表示將多種匹配的結果組合在一起。
[p_q; p_a; q_a]模式下的模型架構
7種不同策略經(jīng)試驗后，得出采用pq_a的匹配策略，即先將p與q連接，然后與a匹配，無論是在初中題目(race-m)、高中題目(race-h)還是整體(race)，都得到了更優(yōu)的結果。
雖然目前機器在一些閱讀理解數(shù)據(jù)集上的水平已經(jīng)超過了人類，但這并不能表明“機器打敗了人類”，對于自然語言處理、對于人工智能，我們?nèi)杂幸淮蟛叫枰斑M。