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雷鋒網 AI 研習社消息，近日，猿輔導超過了百度、微軟，登頂微軟 MSMarco（Microsoft Machine Reading Comprehension）機器閱讀理解測試排行。
據猿輔導透露，此次提交的 MARS（Multi-Attention ReaderS）模型，采用層疊式的注意力機制在多候選文檔采樣出多個候選答案區域，并在此基礎上使用交叉投票模型，優化最終的答案。
圖：MSMarco 排名情況
MS MARCO 是微軟發布的一套 10 萬個問答組成的數據集，人工智能領域的研究人員可用它來構建能夠與真人相媲美的問答系統。猿輔導 NLP 團隊上傳的 MARS 模型給出的答案，在官方評測指標（Bleu-1 和 Rouge-L）上測試得分為：49.72、48.02，而人類基準為 47、46，這不僅在 MSMARCO 排行榜上首次出現，在全球閱讀理解任務上也是首次。
另外，猿輔導的模型在 semEval(國際語義評測)上的閱讀理解 task 上獲得了第二名，而此前猿輔導曾在 SQUAD 數據集上，單模型第三。
猿輔導應用研究團隊成立于 2014 年年中，一直從事深度學習在教育領域的應用和研究工作。團隊成員均畢業于北京大學、清華大學、上海交大、中科院、香港大學等知名高校，大多數擁有碩士或博士學位。
圖：MSMarco 官方推文
為什么要做機器閱讀理解？猿輔導表示：「從公司組建起，我們就有自己的應用研究部，AI 做為教育未來應用的底層技術，我們公司也在著重打造自己在這方面的能力，包括猿輔導在線課程在內的公司各項業務，也都享受著 AI 技術帶來的推動和變革。」
機器閱讀理解、語音識別、手寫識別、圖像識別等技術，分別被應用在了猿輔導的在線輔導課程，小猿搜題、小猿口算、斑馬英語等等產品中，諸如小猿搜題的搜題功能，英文作文的手寫識別及打分，小猿口算的拍照批改，斑馬英語的繪本朗讀打分等等。
不過，機器閱讀理解只是猿輔導眾多 AI 技術方向中的一支，該公司一直在技術層面上做更多的嘗試，研究方向涵蓋了圖像識別，語音識別、自然語言理解、數據挖掘、深度學習等領域。對于機器閱讀理解的研究，猿輔導希望將其應用在教育行業中，例如高考作文的自動批改，閱讀理解的自動出題等，語文題目的自動作答等。
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