IDST de Alibaba (Instituto de Ciencia de Datos de Tecnologías), el brazo de investigación fundamental en inteligencia artificial bajo Alibaba Group, desarrolló un modelo de aprendizaje profundo que superó el rendimiento humano en la prueba de comprensión de lectura de Stanford. Esta es la primera vez que la máquina supera a los humanos en una prueba de lectura global. SQUAD o Stanford Question Answering Dataset, es un conjunto de datos de comprensión de lectura a gran escala, que consta de más de 100.000 pares de preguntas y respuestas basadas en más de 500 artículos de Wikipedia. Se requiere que los equipos participantes creen modelos de aprendizaje automático que puedan proporcionar respuestas a las preguntas en el conjunto de datos. Es percibida como la prueba de comprensión de lectura de máquinas más grande del mundo y atrae universidades e institutos que van desde Google, Facebook, IBM, Microsoft hasta la Universidad Carnegie Mellon, la Universidad de Stanford y el Instituto de Investigación Allen. El 11 de enero, el modelo de red neuronal profunda desarrollado por Alibaba generó resultados de puntaje 82,44 en Exact Match, proporcionando respuestas exactas a las preguntas, superando el puntaje por humanos (82,304), marcando la primera vez que una máquina tiene mejor desempeño que los humanos en comprensión lectora. El modelo, que aprovecha la innovadora Red de Atención Jerárquica que lee de párrafos a oraciones y palabras para ubicar las fases precisas con posibles respuestas, se ve con grandes valores comerciales. La tecnología subyacente se aplicó en el Global Shopping Festival de Alibaba a lo largo de los años, y las máquinas respondieron indagaciones de entrada durante el gran período de ventas. Luo Si, científico jefe de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en Alibaba iDST comentó: "Es un gran honor para nosotros presenciar el hito en el que las máquinas superan a los humanos en comprensión de lectura. Eso significa que las preguntas objetivas como "qué causa la lluvia" ahora pueden ser respondidas con gran precisión por las máquinas. Para nuestra emoción, creemos que la tecnología subyacente se puede aplicar gradualmente a numerosas aplicaciones, como servicios al cliente, tutoriales de museos y respuestas en línea a las consultas de los pacientes, liberando los esfuerzos humanos de una manera no representada ". "Estamos encantados de ver que la investigación de NLP ha logrado un progreso significativo durante el año. Esperamos compartir nuestra metodología de construcción de modelos para la comunidad en general y exportar la tecnología a nuestros clientes en el futuro ". Si agregó. El equipo Alibaba iDST NLP ha recibido los mejores puntajes en evaluaciones globales previas, incluida la copa ACM CIKM de búsqueda personalizada de comercio electrónico, el Diagnóstico de errores gramaticales chinos y la tarea de clasificación de entidades nombrada en inglés en la Conferencia de análisis de texto.
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