近日，在斯坦福大學(xué)、華盛頓大學(xué)、Allen AI 和 UMass 聯(lián)合發(fā)起的機(jī)器閱讀理解(QuAC[1] (Choi et al.， 2018))比賽上，京東 AI 研究院語(yǔ)音語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)室提出的 EL-QA 模型(Single Model)登頂 QuAC Leaderboard，全部三項(xiàng)指標(biāo)均獲得第一名。其中，在 F1-Measure(又稱為 F1-Score) 指標(biāo)上達(dá)到 74.6，大幅拉近了機(jī)器與人類在該任務(wù)上的水平差距。這也意味著以零售、物流、金融、客服等優(yōu)質(zhì)場(chǎng)景為依托的京東 AI 研究院，在機(jī)器閱讀理解能力...

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