雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按，來自微軟亞洲研究院（MSRA）自然語言處理（NLP）小組和微軟 Redmond 語言對話研究小組的一組研究人員目前在斯坦福大學(xué)組織的對話問答（COQA）挑戰(zhàn)中處于領(lǐng)先位置。在這一挑戰(zhàn)中，衡量機器的方法是其理解文本段落和回答會話中出現(xiàn)的一系列相互關(guān)聯(lián)的問題的能力大小。微軟目前是唯一一個在其模型性能上達到人類同等水平的團隊。

CoQA 是一個大型的會話問答數(shù)據(jù)集，由來自不同領(lǐng)域的一組文章上的會話問題組成。MSRA NLP 團隊使用斯坦福問答數(shù)據(jù)集（SQuAD）在單輪問答上達到了人類同等水平，這是一個新的里程碑。與 SQuAD 相比，CoQA 中的問題更具對話性，為了確保答案看起來自然，它可以是自由格式的文本。

CoQA 中的問題非常簡短，可以模仿人類的對話。此外，第一個問題之后的每個問題都是基于前面的問題的，這使得機器更難解析簡短的問題。例如，假設(shè)你問一個系統(tǒng)，「誰是微軟的創(chuàng)始人？」，當(dāng)你繼續(xù)問第二個問題「他什么時候出生的？」時，你需要理解你仍然在談?wù)摵椭跋嗤脑掝}。

來自 CoQA 數(shù)據(jù)集的對話。CoQA 論文：https://arxiv.org/abs/1808.07042

為了更好地測試現(xiàn)有模型的泛化能力，CoQA 從收集了七個不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)：兒童故事、文學(xué)、初高中英語考試、新聞、維基百科、Reddit 和科學(xué)。前五個用于訓(xùn)練、開發(fā)和測試集，后兩個僅用于測試集。CoQA 使用 F1 度量來評估性能。F1 度量衡量的是預(yù)測內(nèi)容和真實答案答案之間的平均重疊詞。域內(nèi) F1 根據(jù)訓(xùn)練集所在域的測試數(shù)據(jù)進行評分；域外 F1 根據(jù)不同域的測試數(shù)據(jù)進行評分?？偟?F1 度量值是整個測試集的最終得分。

微軟研究人員所采用的方法使用了一種特殊的策略，即利用從幾個相關(guān)任務(wù)中獲得的信息來改進目標(biāo)機器閱讀理解（MRC）任務(wù)。在多階段、多任務(wù)、微調(diào)方法中，研究人員首先在多任務(wù)設(shè)置下從相關(guān)任務(wù)中學(xué)習(xí) MRC 相關(guān)背景信息，然后對目標(biāo)任務(wù)的模型進行微調(diào)。語言建模在這兩個階段都作為輔助任務(wù)使用，以幫助減少會話問答模型的過度擬合。實驗證明了該方法的有效性，其在 CoQA 挑戰(zhàn)中的強大性能也證明了這一點。

多級多任務(wù)微調(diào)模型概述

根據(jù) CoQA 排行榜，微軟研究人員于 2019 年 3 月 29 日提交的系統(tǒng)得分達到 89.9/88.0/89.4，分別作為其領(lǐng)域內(nèi)、領(lǐng)域外和整體 F1 分?jǐn)?shù)。而在面對同一組會話問題和答案，人的表現(xiàn)得分為 89.4/87.4/88.8。

這一成就標(biāo)志著搜索引擎（如 Bing）和智能助手（如 Cortana）在與人互動和以更自然的方式提供信息方面取得了重大進展，就像人們相互交流一樣。然而，一般的機器閱讀理解和問答仍然是自然語言處理中未解決的問題。為了進一步擴大機器理解和生成自然語言的能力邊界，團隊將繼續(xù)致力于生成更強大的預(yù)訓(xùn)練模型。

via:https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/machine-reading-systems-are-becoming-more-conversational/

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