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据了解,百度NLP在MARCO提交的V-NET模型,使用了一种新的多候选文档联合建模表示方法,通过注意力机制使不同文档产生的答案之间能够产生交换信息,互相印证,从而更好的预测答案。此外,此次百度是单模型(single model)拿到了第一,并没有提交更容易拿高分的多模型集成(ensemble)结果。
百度自然语言处理首席科学家兼百度技术委员会主席吴华表示,此次在MARCO的测试中取得第一,只是百度机器阅读理解技术经历的一次小考,我们希望能够与领域内的其他同行者一起,推进机器阅读理解技术和应用的研究,使AI能够理解人类的语言、用自然语言与人类交流。
据悉,微软MARCO是微软基于搜索引擎BING构建的大规模英文阅读理解数据集,包含10万个问题和20万篇不重复的文档。MARCO数据集中的问题全部来自于 BING 的搜索日志,根据用户在BING 中输入的真实问题模拟搜索引擎中的真实应用场景,是该领域有应用价值的数据集之一。官方微博
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