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據(jù)了解，百度NLP在MARCO提交的V-NET模型，使用了一種新的多候選文檔聯(lián)合建模表示方法，通過注意力機制使不同文檔產(chǎn)生的答案之間能夠產(chǎn)生交換信息，互相印證，從而更好的預(yù)測答案。此外，此次百度是單模型（single model）拿到了第一，并沒有提交更容易拿高分的多模型集成（ensemble）結(jié)果。
百度自然語言處理首席科學(xué)家兼百度技術(shù)委員會主席吳華表示，此次在MARCO的測試中取得第一，只是百度機器閱讀理解技術(shù)經(jīng)歷的一次小考，我們希望能夠與領(lǐng)域內(nèi)的其他同行者一起，推進機器閱讀理解技術(shù)和應(yīng)用的研究，使AI能夠理解人類的語言、用自然語言與人類交流。
據(jù)悉，微軟MARCO是微軟基于搜索引擎BING構(gòu)建的大規(guī)模英文閱讀理解數(shù)據(jù)集，包含10萬個問題和20萬篇不重復(fù)的文檔。MARCO數(shù)據(jù)集中的問題全部來自于 BING 的搜索日志，根據(jù)用戶在BING 中輸入的真實問題模擬搜索引擎中的真實應(yīng)用場景，是該領(lǐng)域有應(yīng)用價值的數(shù)據(jù)集之一。官方微博
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