阿里巴巴称人工智能阅读能力首次超越人类

此次技术的重大突破源于阿里巴巴研究团队提出的“基于分层融合注意力机制”的深度神经网络模型。该模型能够模拟人类在做阅读理解问题时的一些行为，包括结合篇章内容审题，带着问题反复阅读文章，避免阅读中遗忘而进行相关标注等。

值得一提的是，该自然语言处理团队还支撑了阿里巴巴整个生态的技术需求，由他们研发的AliNLP自然语言技术平台每日调用1200亿+次，Alitranx翻译系统提供20个语种在线服务日调用量超过7亿+次。

据悉，SQuAD比赛构建了一个包含10万个问题的大规模机器阅读理解数据集，文章来源于500多篇维基百科文章。 人工智能 在阅读完数据集中的一篇短文之后，需要回答若干个基于文章内容的问题，然后与标准答案进行比对，得出精确匹配（Exact Match）和模糊匹配（F1-score）的结果。

该比赛吸引了谷歌、卡内基·梅隆大学、斯坦福大学、微软亚洲研究院、艾伦研究院、IBM、Facebook等知名企业研究机构和高校的深度参与。