12月12日，哈尔滨工业大学（HFL）获得斯坦福大学发起的对话式答疑挑战。这也是香港科技大学在2018年赢得的第十二届世界锦标赛。

通信与飞行联合实验室哈尔滨工业大学开发的D-AOA+BERT模型在挑战赛中以总分的80.2%位居第一，也是第一个总分超过80%的系统，进一步缩小了与该数据中人类平均水平的差距。

值得一提的是，哈尔滨工业大学（哈尔滨工业大学）提出的单一模型明显优于列表中的多模型融合结果，突出了哈尔滨工业大学（哈尔滨工业大学）在机器阅读理解方面的国际领先水平。科技：COQA挑战赛于2018年8月正式启动，吸引了微软、艾伦研究院（AI2）、北京邮电大学、复旦大学等国内外知名研究机构和大学前来参加。

COQA挑战最新评分表

（截至2018年12月12日）

Coqa挑战有多困难

Coqa挑战，像着名的机器阅读理解测试Squad一样，也是由斯坦福大学发起的，但重点不同于Squad。Coqa数据集中的问题不再是以一轮问答的形式出现，而是扩展到多轮对话互动。从这个例子中，我们可以看到解决方案是F q2依赖于前一轮的q1，这使得问题理解更加困难。

另一个区别是，对coqa数据的回答不再完全来自于文本的连续部分，答案可能是是是/否或文本中没有出现的其他内容，使数据集与实际应用场景更加一致。一般来说，coqa挑战更多地集中在机器读取压缩的应用上。多轮对话中的传感技术，预示着机器阅读理解的未来研究方向，具有前瞻性、挑战性和实用性。

COQA挑战数据示例

探索机器阅读理解的关键路径

迅飞一直在前进。

哈尔滨工业与通信大学阅读理解单元高级研究员、研究负责人崔一明介绍，机器阅读理解技术与人机对话任务相结合是很自然的，与传统的刚性问答形式相比，更符合通过多轮人机对话完成阅读理解并获取所需信息的真实应用场景，也是未来机器阅读理解技术的一个重要方向。

由此可见，迅飞CTU的机器阅读理解能力在不断发展，自去年以来，香港科技大学一直在努力拓展其在阅读理解和拒绝回答问题方面的技术，从探索科技无国界的角度出发。无论是今年参加斯坦福大学2.0班的评估，还是赢得了COQA挑战，都进一步证明了科大在自然语言处理等基础研究方面具有前瞻性。

截至目前，哈尔滨工业大学（呼图）已于2018年获得四项机器阅读理解世界冠军，包括：

一

2018年1月，1.1班赢得了机器阅读理解挑战赛。

二

2018年2月，Semeval获得2018年国际语义评估阅读理解任务。

三

2018年11月，2.0班赢得了机器阅读理解挑战赛。

四

2018年12月，COQA荣获对话机阅读理解挑战赛。

当然，在徐飞看来，参加挑战赛不是根本目标，但技术+应用是绝对原则，自然语言处理一直是人机交互和人工智能的重要技术基石。机器阅读理解是这一领域的研究热点。同样，使机器能够听、说、懂、想，一直是大雪飞的使命和方向。

机器阅读理解技术具有广泛的应用场景，如产品的精确问答、开放领域的问答将起到很强的支撑作用，迅飞也在不断探索机器阅读理解技术的应用。

例如，在积累前人研究成果的基础上，将机器阅读理解技术成功地集成到车辆智能交互系统中。通过让机车阅读汽车说明书等介绍性资料，使车辆系统能够深入了解和掌握车辆的具体情况，使用户在提出问题时，能够及时准确地反馈用户的问题，未来技术将得到进一步的改进，并能有效地利用n根据制造商提供的信息，可以对用户的问题作出具体准确的回答。

哈尔滨工业大学信息飞行联合实验室

HFL是项目的核心研发团队之一，专注于项目的介绍和布局。由哈尔滨工业大学人工智能科学技术研究所和社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）共同创建。

根据联合实验室建设计划，双方将在语言认知计算领域开展长期深入的合作，对阅读理解、自动标记、拟人答案、人机对话、语音识别后处理等前瞻性课题进行专项研究。处理和社会舆论计算。认知智能的关键技术，如深层语义理解、逻辑推理和决策、自主学习和进化，主要是突破，支持从听到说到理解和思考的技术飞跃，实现大规模的认知智能。科学研究成果在教育、司法、人机交互等领域的大规模应用。

哈尔滨工业大学通信与飞行联合实验室

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