本文摘要：最近一个有意思的现象，是机器读者解读忽然开始热络了一起。

最近一个有意思的现象，是机器读者解读忽然开始热络了一起。2月21日，百度自然语言处置团队研发的V－Net模型以46．15的Rouge－L分数攀上微软公司的MSMARCO（MicrosoftMAchineReadingCOmprehension）机器读者解读测试排行榜首。

再加此前斯坦福大学的SQuAD竞赛中，阿里、哈工大讯飞来牵头实验室等团队先后打破了人类平均水平。这意味著，机器读者解读领域的两大顶级赛事：MSMARCO和SQuAD的记录先后由中国团队超越。但在繁华的“军备竞赛”之余，机器读者解读领域的深处并非一团和气。

各种争议和辩论正在这场“机器答题大秀”背后首演。比如说，为什么微软公司要紧跟SQuAD之后另起炉灶，公布自己的数据集和竞赛？学术界关于机器读者解读的争议为何仍然大大？这些疑惑也许可以最后归因到一个问题：让AI做到读者解读，究竟有什么用？我们来聊聊“读者解读圈”的江湖恩怨，以及接下来可意识到的技术应用于未来。两大数据集僵持：机器读者解读的问题与争议所谓的机器读者解读，基本概念跟咱们上学时做到的读者解读题很相近，某种程度都是得出一段材料和问题，让“试题”得出准确答案。所有所不同的，意味着是机器读者解读的主角变为了AI模型而已。

而机器读者解读领域的比赛方式，就像斯坦福大学知名的AI竞赛ImageNet一样，都是由一个官方等价的数据集＋一场跑完分竞赛构成。各大科技巨头和世界名校的AI研究团队是主要参赛选手。百度此次参予的机器读者解读比赛，是微软公司在2016年末公布的MSMARCO。

这个赛事有意思的地方在于，其运用的训练数据是微软公司在产品实践中，从现实用户那里搜集来的问题和答案。这个数据集的问题全部来自于BING的搜寻日志，然后又整理了这些问题取得的人工答案作为训练数据。这样做到的优点在于，可以让AI模型通过最相似现实应用于的语境来展开自学、训练和偏移实践中，已完成“学以致用”的小目标。圈内普遍认为，微软公司这么不更容易地收集一个源于现实网络的数据集，就是期望软怼斯坦福大学的SQuAD。

2016年早些时候，斯坦福大学涉及团队制作了一个用来测试AI模型读者理解能力的数据集。与MSMARCO有所不同，SQuAD主要训练数据是来自维基百科的536篇文章，以及由人类读者这些文章后，明确提出的10万多个问题及涉及答案。这种十分像校园考试的数据原作，从问世之日起就争议大大。比如NLP领域的大牛YoavGoldberg就指出这个数据集有些过于过片面。

SQuAD受到谴责的地方，主要可以分成三个层面：1、问题过分非常简单。问题的答案主要源于于文档中的一个片段，现实应用于场景中很少遇上这样的问题。

2、数据多样性严重不足。SQuAD只有500多篇文章，内容过于非常丰富，训练出有的模型被批评无法处置其他数据或者更加简单的问题。3、通用性不强劲。

为了跑完分的便利，SQuAD的问题结构比较简单，牵涉到到的机器“推理小说”一面偏弱，造成其实用性数次受到猜测。荐个非常简单的例子来叙述一下两个数据集之间的有所不同：SQuAD大多数问题的答案来自文档本身，从文档中“复制粘贴”就能已完成问，这样模式固然更为便利，但客观上对问题类型和答案范围都做到了容许，创建在SQuAD上的问题一般来说更为隐晦非常简单。而MSMARCO的问题则更加偏向现实的语言环境，必须智能体推理小说语境展开分析。萝卜白菜各有所爱，有人指出SQuAD是最便利测试的机器读者解读比赛，也有人坚决MSMARCO是最相似人类解说习惯的竞赛。

但争辩的背后也许有一个共识正在显露：机器读者解读的应用性，早已开始受到产业的普遍注目。进军的数据集：AI读者也要推崇“素质教育”当然，MSMARCO的数据集结构某种程度也有很多争议。但互为类似于的“从生活中来”的机器读者解读训练数据集正在更加多。

一句话总结这种趋势，大约就是大家找到，该让AI从“应试教育”变为“素质教育”了。结构紧凑、体系明晰的SQuAD，虽然可以十分便利地展现AI模型的测试结果，但扩展性和实用性一直受到谴责。许多学者指出，这个数据集有些被过分“考试化”了，造成其最后变为为了竞赛而竞赛。

而必要从互联网文本与产品实践中问题中训练出有的模型，被指出距离应用性更加将近。只不过细心看看，机器读者解读这项技术，根本都不是纸上谈兵的“象牙塔为首”，在我们早已熟知的互联网应用于中，就有大量不能依赖机器读者解读来解决问题的难题。荐个例子，当用户在搜索引擎找寻答案的时候，传统方案不能依赖用户互惠来问，正确性和效率都严重不足。

但智能体展开问，就无法只依赖关键词填空来处置。比如绝不会有用户发问“（）是我国最久的河流？”；更加多情况用户不会告知简单的问题，必须原始的解决方案和建议。那么，从现实发问数据中自学解读材料、问问题的方案，几近于AI技术符合搜索引擎体验升级的唯一决心。再行比如最近争议大大的内容引荐领域。

今日头条最近重复出有状况，相当大程度源于舆论谴责其过度倚赖关键词展开算法引荐，忽视了用户的对文章深度与知识性的市场需求。导致这种情况的原因之一，就在于算法的机器读者理解能力过于，无法读者现实的互联网材料，得出个性化的引荐结果。

除此之外，语音助手、智能客服等领域，都大量依赖于机器读者解读读者现实问题、现实互联网材料，得出原始答案的AI能力。从现实数据中训练AI，有可能是密码这些难题的唯一途径。中文、通识、应用于：可意识到的MRC未来在我们庞加莱机器读者解读的未来时，不会看见几个较为显著的趋势。

首当其冲，目前机器读者解读的训练数据集和竞赛，大部分集中于在英文领域。这个失望正在一步步被超越。比如百度在去年公布了与微软公司MSMARCO结构类似于全中文数据集DuReader。

其首批公布的数据集包括20万现实问题，100万互联网现实文档，以及42万人工编写分解的答案。由此可见，在中国团队一次次挑战英文机器读者解读记录的同时，必要起到于中文世界的机器读者解读应当早已不远处了。

另一方面，机器读者解读的技术能力如何通用化、绿在化，与各种其他NLP技术体系互为数值，或许沦为了广为注目的话题。让机器能“解读”的同时，还能概括、能思维、能创作，勾勒出有原始的DeepNLP时代，也早已出台了日程。

再者，将机器读者理解能力投放搜寻、解说等应用领域，产生现实价值的应用于案例正在激增。坚信旋即的未来，机器读者解读工具化、集成化，可以渗透到各行各业当中，沦为一种信息世界的主流解决方案。较为大概率的状况，大约是旋即的将来，我们不会在信息流中感受到了种无法明确形容却又现实不存在的体验提高。那就是因为机器正在“读书你”，而不是“读题”。

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