微信AI在NLP领域又获一项世界第一
 过这一次，微信AI团队说，这不仅是他们在机器阅读理解方面的进展，也是他们在数学推理方面的第一篇工作。 这一方案，并没有以当前业界主流的BERT为核心，而是以数字感知的图神经网络（NumGNN）方案为基础。 微信AI团队介绍，在NumGNNd为核心的情况下，结合NAQANet的基础模块以及改进的前处理方法，在不使用BERT、RoBERTa等预训练模型的条件下，就能获得了高达67.97%的F1值。 在实际提交到榜单上的NumNet+上，他们又进一步融入RoBERTa的能力，并增加了对多span型问题的支持，从而使单模型 F1值能够高达82.99%。 从而，他们也得出了一个结论：
微信AI团队说，这一方案可以帮助人工智能提升阅读理解能力和逻辑推理能力，将来也会将其中的技术应用到腾讯小微智能对话助手中。 不过区别于谷歌和百度等智能语音助手的To C产品形式，目前腾讯小微智能对话助手，主要还是以云服务形式对外输出。 微信成绩意味着什么？AI考数学 先从数据集DROP说起。 DROP数据集，由AI2（Allen Institute for Artificial Intelligence）实验室提出，主要考察的是模型做类似数学运算相关的操作能力。 （小巧合，微信之父张小龙英文名也叫Allen，但allen.ai的域名属于AI2） 与SQuAD数据集中大多都是“刘德华老婆是谁？”的问题不同，其中的问题会涉及到数学运算的情况。 比如说，给我们5个人每个人买2个蛋挞，一共要买几个蛋挞？ 这个问题对于人来说很简单，但对于机器来说却很困难。 微信AI团队解释了这背后的原因：机器不仅要能够比较数字相对的大小，还要能够知道和哪些数字做比较并进行推理，这就需要把数字相对的大小等等知识注入模型。 但在之前大多数机器阅读理解模型中，基本上都将数字与非数字单词同等对待，无法获知数字的大小关系，也不能完成诸如计数、加减法等数学运算。 （编辑：阳江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
