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3月8日，云从科技和上海交通大学联合宣布，在自然语言处理（NLPNeuro-LinguisticProgramming）上取得重大突破，在大型深层阅读理解任务数据集RACE数据集（ReAdingComprehensiondatasetcollectedfromEnglishExaminations）登顶第一。有评论认为，这会是机器深层理解人类语言的开端。
论文中，云从科技与上海交通大学基于原创DCMN算法，提出了一种全新的模型，使机器阅读理解正确率提高了4.2个百分点，并在高中测试题部分首次超越人类（机器正确率69.8%、普通人类69.4%）。
这一研究成果，在应用领域搭配文字识别OCR/语音识别技术后，NLP将会帮助机器更好地理解人类文字/语言，并广泛应用于服务领域：帮助企业判断客户风险、审计内部文档合规、从语义层面查找相关信息；在社交软件、推荐引擎软件内辅助文字审阅工作，从枯燥的人工文字工作中解放人类。
据介绍，RACE是一个来源于中学考试题目的大规模阅读理解数据集，包含了大约28000个文章以及近100000个问题。它的形式类似于英语考试中的阅读理解（选择题），给定一篇文章，通过阅读并理解文章（Passage），针对提出的问题（Question）从四个选项中选择正确的答案（Answers）。该题型的正确答案并不一定直接体现在文章中，只能从语义层面深入理解文章，通过分析文章中线索并基于上下文推理，选出正确答案。相对以往的抽取类阅读理解，算法要求更高，被认为是“深度阅读理解”。
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