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『砍柴网』给 AI 装上“语法识别器”，阿里达摩院新技术拿下 NLP 顶赛第一名


3月3日消息 ， 在全球自然语言处理领域顶级赛事GLUEBenchmark中 ， 阿里巴巴达摩院以平均分90.3分的成绩夺冠 ， 刷新自然语言理解技术世界纪录 ， 与阿里同场竞技的还有来自Google、微软、Facebook、斯坦福大学等企业和高校的团队 。
『砍柴网』给 AI 装上“语法识别器”，阿里达摩院新技术拿下 NLP 顶赛第一名
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（比赛结果 ， GLUEBenchmark官网截图）
自然语言理解是人工智能的核心技术之一 ， GLUEBenchmark（通用语言理解评估基准）比赛排名是衡量自然语言理解技术水平的重要指标 。 比赛设置了自然语言推断、语义相似度、问答匹配、情感分析等9项任务 ， 最后按平均分综合排名 。 达摩院NLP团队取得了CoLA、MRPC、QQP、WNLI等4个任务的最佳效果 ， 以平均分90.3分位列第一 ， 阿里AI的表现已经显著超越人类水平（87.1分） 。
在自然语言理解领域 ， 阿里AI实力雄厚 。 早在2018年初 ， 阿里AI就在机器阅读理解顶级赛事SQuAD中打破世界纪录 ， 首次超越人类成绩；在2019年阿里AI也曾登顶GLUE榜单 ， 并于2019年6月在常识QA领域的权威数据集CommonsenseQA中夺冠 ， 还刷新了MSMARCO
文本阅读理解挑战赛的纪录 ， 在开放域问答任务上超越人类阅读水平 。
『砍柴网』给 AI 装上“语法识别器”，阿里达摩院新技术拿下 NLP 顶赛第一名
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【『砍柴网』给 AI 装上“语法识别器”，阿里达摩院新技术拿下 NLP 顶赛第一名】
（达摩院AI团队在自然语言理解相关比赛的历史成绩）
自然语言理解技术的目的是让机器理解人类语言 ， 在人工智能研究者的努力下 ， 人类为机器研发的"基础语言模型"正不断演进 。 Google于2018年底推出的BERT模型是业界广泛使用的自然语言预训练模型 ， 达摩院NLP团队在BERT的基础上提出优化模型StructBERT ， 能让机器更好地掌握人类语法 ， 加深对自然语言的理解 。
使用StructBERT模型好比给机器内置一个"语法识别器" ， 使机器在面对语序错乱或不符合语法习惯的词句时 ， 仍能准确理解并给出正确的表达和回应 ， 大大提高机器对词语、句子以及语言整体的理解力 。 其相关成果论文已被国际人工智能领域顶级会议ICLR-2020收录 。
据悉 ， 这一技术已广泛使用于阿里旗下阿里小蜜、蚂蚁金服、优酷等业务 。 阿里达摩院的语言模型和阅读理解技术也被用于行业赋能 ， 推进AI技术在医疗、电力、金融等行业的落地 。


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