近日 在由斯坦福大学发起的 机器阅读理解竞赛SQuAD中 中国平安旗下金融壹账通GammaLab 凭借领先的机器阅读理解技术 成功超过谷歌、微软亚研院、 阿里达摩院、科大讯飞等优秀竞争者 位列榜单第一位 实现了继人类情绪理解竞赛 多次登顶后的又一重大突破
金融壹账通GammaLab 拿下SQuAD赛事冠军! 在本次的SQuAD竞赛中,金融壹账通GammaLab的深度学习模型的阅读理解能力非常接近人类水平,可以阅读任何文章并回答问题,精准匹配准确度可达到83.435%,模糊匹配准确度可达到85.992%,而人类水平是86.831%(精确匹配)和89.452%(模糊匹配)。
正因如此,金融壹账通GammaLab以85.992%的准确率拿下SQuAD竞赛冠军,超越国内外所有大公司! 金融壹账通GammaLab荣登第一 赢得赛事的挑战难度有多大? SQuAD(StanfordQuestion Answering Dataset)被誉为自然语言处理领域金字塔尖的比赛,旨在解决智能搜索的任务,促进智能搜索引擎的发展。也正因为是业内公认的机器阅读理解标准水平权威测试,几乎所有拥有搜索业务的公司都会参加这个比赛来验证自身的实力。此次更吸引来自谷歌、微软亚研院、阿里达摩院、科大讯飞、IBM以及复旦大学等最顶尖企业及学校的激烈角逐,堪称自然语言处理领域最重磅级的赛事之一。 2016年,斯坦福大学从维基百科上随机选取了500多篇文章,并进一步细分成两万多个段落。随后采用众包的方式,由人类阅读这些文章后,为每个段落提出五个问题,并对段落内的答案进行人工标注,搭建了该项竞赛的数据集1.1。今年6月3日,斯坦福NLP团队对外宣称, 机器阅读理解数据集1.1完成一波更新,已搭建完成SQuAD 2.0。相较于SQuAD 1.1中的10万问答,SQuAD 2.0又新增了5万个人类撰写的问题,而且问题不一定有对应答案。参考下图: 在SQuAD1.1数据集当中,阅读理解的主要难点是上下文的语义理解。所提问题的答案并不能靠简单的近邻或相似度对答案进行匹配,而是需要通过NLP的语义分析,在考虑前后文信息后从全文中寻找到最合适的答案位置。想要做好这一点,需要算法能力达到人类阅读理解的思考水平。在此基础上,SQuAD2.0中新增的无答案的混淆问题进一步提升了该任务的难度。一个问题所对应的段落中有一定概率不存在正确结果,即要算法判断是否能够回答,并在此基础上准确回答问题。
在这样不断逼近人类阅读理解思考方式的挑战难度下,金融壹账通GammaLab顶住所有压力与困难,成功突破纪录,赢得冠军实属不易! 成立不到两年 金融壹账通GammaLab硕果累累 不止是成功斩获重磅级国际搜索竞赛(SQuAD)第一名,金融壹账通加马人工智能研究院GammaLab成立不到两年,其实已经取得累累硕果。
如今,GammaLab作为平安金融壹账通旗下人工智能研究院,已拥有超过350位精专于大数据、人工智能等领域的专家,累计申请专利技术200多项,发表论文10余篇,推出了多项影响广泛的人工智能场景化应用。
比如,金融壹账通GammaLab推出了一款智能音箱——Gamma智能销售助手。搭载最新的机器阅读理解技术, 无需任何人工干预,上传一篇保险文档即可进行任何问题的语音问答交互,阅读理解模块只需秒级即可完成文档的理解,问答准确率为91.35%,平均业务时间可缩短30%。
未来,金融壹账通GammaLab也将继续致力于推动大数据、人工智能等前沿技术在金融领域的深度应用,为知识密集型行业提供更高效更智能的搜索解决方案,极大提高从业人员的工作效率!
|
|
来自: 昵称30604781 > 《社會人文经济》