平安金融壹账通又有重大突破!继在人类情绪理解竞赛多次登顶之后, 平安金融壹账通gamma lab又在另一项国际顶级赛事上斩获第一。近日,在由斯坦福大学发起的机器阅读理解竞赛(stanford question answering dataset,squad)中,平安金融壹账通以领先的技术脱颖而出,位列榜单第一位。

squad被誉为自然语言处理领域金字塔尖的比赛,旨在促进智能搜索引擎的发展。该赛事吸引了来自谷歌、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的企业及学校的激烈角逐。平安金融壹账通gamma lab以集成模型em=83.435%、f1=85.992%和单模型em=81.347%、f1:84.560%分别位列集成模型和单模型世界第一。

squad机器阅读理解竞赛,是让机器阅读一篇文章,然后回答关于这篇文章的任何问题,旨在推动智能搜索的发展。2016年,斯坦福大学从维基百科上随机选取了多篇文章,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。可以说squad数据集2.0的任务在不断逼近人类阅读理解的思考方式,同时也大幅提高了竞赛的难度。金融壹账通gamma lab在本次竞赛中所获得的成绩,已经非常接近人类水平,体现了世界最高水平的智能搜索能力。

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