人工阅读和机器阅读有什么区别？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-07-29 08:20 标签： 什么是交互式阅读

2022年6月27日，来自复旦大学计算机科学技术学院的“立德战队”和华为泊松实验室(Huawei Poisson Lab)组成的联合研究团队提出的C2FM with F1 Smoothing模型在HotpotQA榜单上荣居榜首，综合F1指标达到76.69。HotpotQA是由卡内基梅隆大学、斯坦福大学、蒙特利尔大学的研究团队提出的多步推理机器阅读理解评测，需要模型在多个相关文档上进行推理获取答案，自2018年发布以来吸引了微软、华盛顿大学、日本京都大学、IBM研究院、约克大学、上海交通大学、南京大学、京东AI研究院等众多国内外高校和研究机构的参与。

▲ HotpotQA排行榜（干扰项赛道）榜单（截至2022年7月10日）

较于传统的问答数据集只需从单篇文章中获取答案片段，多步推理问答数据集需要模型从多篇文章中推理搜寻答案，HotpotQA还要求模型筛选出构建推理链条所需的佐证语句，因此具有更高的挑战性。HotpotQA包含干扰项赛道和全维基赛道，本次参与的是干扰项赛道，该赛道对于文本的阅读理解和推理能力提出了更高的要求，同时也是竞争最为激烈的赛道。下图是验证集中的一个样例，对于问题“在电影《亲吻与诉说》中扮演Corliss Archer的女性担任过什么政府职务？”，模型首先要从10篇文章中检索到《亲吻与诉说》和《秀兰·邓波儿》两篇相关文章，接着从《亲吻与诉说》中获取到由秀兰·邓波儿饰演Corliss Archer，之后从《秀兰·邓波儿》获取到秀兰·邓波儿担任过礼宾处处长，最终推理得到答案“礼宾处处长”。

本次登顶的模型名为C2FM with F1 Smoothing，由检索模块和阅读模块两部分构成，检索模块采用粗筛到精挑(Coarse-to-Fine)的构建方式，首先粗粒度的筛选出3篇相关的文档，之后将文档两两组合进行细致化的挑选，通过建立文档与文档之间的交互，获取关联信息，显著提升了检索模块的性能。阅读模块采用多任务学习(Multi-Task Learning)的方式，同时学习答案片段的选取以及佐证语句的判断，提出了F1 Smoothing方法优化答案片段选取的学习过程，避免模型对所选结果过分自信，进一步提升模型在答案片段选取任务上的表现。

机器阅读理解作为自然语言处理的重要领域，还有很多值得我们探索和研究的问题。参与这次比赛的“立德战队”成员汪燠欣和印张悦来自复旦大学计算机学院自然语言处理实验室，由邱锡鹏教授指导，并得到了华为泊松实验室的大力支持。

“立德AI战队”由复旦大学计算机学院人工智能方向发起成立，并以人工智能方向创始人吴立德教授的名字命名，旨在探索新型的AI人才培养方式，鼓励学生积极参与国内外高水平AI比赛，以赛代练，培养学生的AI基础素养和解决实际问题的研究能力。战队成员主要来自于复旦大学对AI领域感兴趣的本科生，并辅以经验丰富的研究生和教师参与指导。未来，战队希望招募更多对AI技术和落地应用感兴趣的同学，培养AI行业亟需的高水平创新型人才。

1. 阅读下面的文章，完成问题

    伊凡·叶果罗维奇·克拉斯努兴，一个第四流的报纸文章作家，夜深回到家，皱紧眉头，神色严肃，不知怎的，显得心事重重。

他在他的房间里闲走一阵，然后停住脚，揪乱头发，用莱阿替斯①准备为妹妹报仇的那种口气说：“一个人已经精疲力尽，精神劳累，心里又郁积着愁闷，可是对不起，你得坐下来写东西！这就叫生活！一个作家明明心情忧郁，偏偏要强颜欢笑给读者凑趣;或者明明心里畅快，却不得不按照编辑部的命令大流眼泪。他灵魂里的这种痛苦的矛盾，为什么就没有人来描写一下？”他一面说，一面挥着拳头，转动眼珠……然后他走进寝室去，叫醒他妻子。

    “娜嘉，”他说，“我要坐下来写文章了……劳驾，别让人家来搅扰我。要是孩子哭喊，或厨娘打鼾，我就写不下去了……还有，替我烧点茶……再煎块肉排什么的……你知道，没有茶喝，我写不下去……只有茶，才能给我写作的精力。”

    他回到自己的房间，脱掉上衣，坎肩儿，靴子。他脱得很慢，然后，现出委屈的神情，在写字台旁边坐下。他把身子往圈椅的椅背上一靠，闭上眼睛，考虑他已经想出来的题材。他听见他妻子穿着拖鞋提哩踏拉地走动，劈出刨花来烧茶炊。不久茶炊的滚沸声和煎肉的咝咝声，传到他这儿来。他妻子仍旧在劈刨花，还弄得火炉的门和风箱哗啦哗啦的响。

    忽然间，伊凡猛一扭动，睁大惊吓的眼睛，嗅空气。“天呐！炉子冒烟啦！这个讨厌的女人存心要毒死我！”他嘟哝着，皱起脸来做出一脸的苦相。

                 ”他跑进厨房，大闹一通。过后不久，等到他妻子战战兢兢地踮起脚尖，给他送来一杯茶，他跟先前一样坐在安乐椅上，闭着眼睛，专心想他的文章。他没动弹，拿两个手指头轻轻叩着他的脑门子，假装没觉得他妻子走过来……他的脸现出委屈的神气。

    在下笔写题目以前，他按太阳穴，他扭动，他把腿从椅子底下抽出来，仿佛腿痛似的；要不然就懒洋洋地闭上眼睛，仿佛一只躺在沙发上的猫一样。末了，他勉勉强强往墨水瓶那边伸出手去，脸上的表情就跟他在签署死刑执行令似的，他这才写下了题目……

    “妈，给我点水喝！”他听见他儿子的声音。

    “嘘！”母亲说。“爸爸在写文章呐！嘘！”

    爸爸写得飞快，飞快，既不涂改，也不停顿，几乎来不及翻篇。摆放在书桌上的那些名作家的半身像似乎在想：“嘿！老兄，你可真行啊！”

    忽然，伊凡挺直腰，放下笔，听……他听见一种匀称单调的低语……那是尼古拉，隔壁房间的房客，在念祷告。

    “我说呀！”伊凡叫道。“劳驾，您不能小声祷告吗？您妨碍我写作啦！”

    写满了五页，伊凡伸个懒腰，瞧一瞧表。“天，已经三点钟啦，”他叨唠着。“别人全睡着了，我呢……唯独我非工作不可！”昏昏沉沉，筋疲力尽，他的头往一边偏倒，他上寝室去叫醒他妻子，用有气无力的声调说：“娜嘉，再给我烧点茶吧！我……觉着浑身没劲了。”

    他写到四点钟才罢手，要不是文章已经写完，真会一口气写到六点钟。他就这样远远地避开别人的窥探，在自己的小窝里对那些不得不受他支配的人称王称霸。这个暴君在这儿，在家里，跟我们在编辑部里常见到的那个低声下气、沉默寡言、毫无才华的小人物相比，是何等的不同！

    “我累极了，恐怕反倒会睡不着觉了……”他一面上床，一面说。“我们的工作，这种倒楣的、没好处的苦工，弄得人的灵魂比肉体还要疲乏……我不如吃点澳化钾②的好……天知道，要不是为这一家子人，我早就丢掉这差使了……按编辑部的命令写文章真是要命！”

    他睡到中午十二点钟或一点钟，睡得又酣畅又踏实。

    ……啊！要是他是名作家，或成了名作家，要是他做了编辑，哪怕是副编辑呢，那他会睡得多么舒服，他会做什么样的梦，他会怎样伸懒腰啊！

    “他写了整整一夜！”他妻子脸上现出惊吓的表情，低声说。

    谁也不敢说话，不敢走动，不敢弄出一点声音来。他的睡眠是一种神圣的事，谁要是侵犯它，那个罪人就会为自己的过失大吃苦头！

    “嘘！”这个声音在这所房子里飘荡。“嘘！”

（选自《契诃夫小说》，安徽文艺出版社。有删改。）

【注释】①莱阿替斯：莎士比亚的作品《哈姆雷特》中的人物。②澳化钾：一种镇静剂。

【摘要】：针对现有命名实体识别方法主要考虑单个句子内的上下文信息,很少考虑文档级上下文影响的问题,文中提出基于机器阅读理解的中文命名实体识别方法,利用阅读理解思想,充分挖掘文档级的上下文特征,支撑实体识别.首先,针对每类实体,将实体识别任务转化为问答任务,构建问题、文本及实体答案三元组.然后,将三元组信息通过双向Transformer编码器进行预训练,再通过卷积神经网络捕捉文档级文本上下文信息.最后通过二进制分类器实现实体答案预测.在MSRA、人民日报公开数据集和自建数据集上的命名实体识别对比实验表明,文中方法性能较优,阅读理解思想对实体识别具有较好的作用.

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