榮登離散推理型閱讀理解DROP榜首 京東云廣泛助力產(chǎn)業(yè)AI實(shí)踐
來源：中金在線
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2022-03-18 21:32:22
近日，由AllenAI研究院發(fā)起的離散推理型閱讀理解榜單DROP上，京東智能客服言犀團(tuán)隊(duì)(JDAIresearch)提出的NR-Rino模型以90.26%的準(zhǔn)確率登頂DROPLeaderboard冠軍，進(jìn)一步拉近了機(jī)器與人類在該任務(wù)上的水平差距。在機(jī)器推理與對話智能技術(shù)方向，京東言犀已經(jīng)連續(xù)斬獲了5個頂級賽事的冠軍，分別為2019年獲得多跳推理機(jī)器閱讀理解(Wikihop)第一名(Tu,etal.ACL2019)，2020年文檔級關(guān)系抽取DocRED第一名(Zhou,etal.AAAI21)，2021年獲得可解釋的多跳推理機(jī)器閱讀理解(HotpotQA)第一名(Tu,etal.AAAI2020)，2021年獲得多輪對話式機(jī)器閱讀理解(QuAC)第一名(Zhao,etal.EMNLP2021)，也包含本次2022年獲得離散數(shù)值推理型閱讀理解(DROP)第一名。 500)this.width=500" align="center" hspace=10 vspace=10 alt="">
圖1DROP榜單排名示意
DROP榜單是一個國際著名的評測任務(wù)，主要用于測試計(jì)算機(jī)在語言理解中的數(shù)學(xué)推理能力。不同于許多單輪問答，離散推理型閱讀理解數(shù)據(jù)集DROP要求模型在語義理解的基礎(chǔ)上，具備數(shù)值推理能力。因此，本次DROP數(shù)據(jù)集任務(wù)也吸引了國際眾多參賽隊(duì)伍，包括GoogleResearch、中國平安、騰訊等多個頂級機(jī)構(gòu)。500)this.width=500" align="center" hspace=10 vspace=10 alt="">
作為一家新型實(shí)體企業(yè)，京東通過技術(shù)創(chuàng)新和最佳產(chǎn)業(yè)AI實(shí)踐，獲得獨(dú)特的產(chǎn)業(yè)AI能力，基于京東云自研技術(shù)，言犀系統(tǒng)的高可用，可以低成本、規(guī)模化、友好的落地在各行各業(yè)，從而有效提高整個供應(yīng)鏈效率，并帶動供應(yīng)鏈上下游的企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。本次離散數(shù)值推理型閱讀理解DROP冠軍的NR-Rino模型將廣泛應(yīng)用于零售、金融、醫(yī)療等各個行業(yè)。
在京東最擅長的零售行業(yè)，NR-Rino模型可以廣泛的應(yīng)用于零售的各個鏈條，例如在價保環(huán)節(jié)中，客戶在購買商品后，希望價格在一段時期內(nèi)是最便宜的，后期在客戶咨詢中，涉及數(shù)字、比價等信息時，智能客服就可以對價格進(jìn)行分析，給客戶滿意的回答。如需價保，也會通過RPA能力，實(shí)時處理客戶的價保訴求。
在融媒體行業(yè)，例如體育新聞數(shù)據(jù)分析中，競技體育的報(bào)道一直占據(jù)著很大的比重。具有數(shù)字推理能力的機(jī)器可以將體育比賽的最終結(jié)果和比賽的進(jìn)程以詳實(shí)的數(shù)據(jù)形式進(jìn)行展現(xiàn)，賦予新聞報(bào)道更加冷靜、客觀的特質(zhì)。例如在籃球比賽中通過計(jì)算不同區(qū)域投籃得分效率來證明三分球命中數(shù)對比賽勝負(fù)的巨大影響。
在金融行業(yè)，尤其是金融報(bào)告中，通常會包含大量的數(shù)字信息。具有離散推理能力的模型可以幫助人類將這些信息加以提煉，并且使之關(guān)聯(lián)到未來可能的發(fā)展趨勢，從而為預(yù)測和決策提供有價值的及時信息。
在教育行業(yè)，在智能化教育需求的推動下，在線教育平臺受到越來越多人的認(rèn)可。在教師資源欠缺的情況下，機(jī)器可以扮演“老師”的角色。以解數(shù)學(xué)應(yīng)用題的場景為例，具備離散推理能力的機(jī)器可以自動為學(xué)生提供了更快速的反饋且更類人、更有效的解題思路。
在醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)生需要面對海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，機(jī)器可以解釋和匯總數(shù)據(jù)，以幫助醫(yī)生做出決策。同時，也可以根據(jù)患者個性化數(shù)據(jù)信息，例如，每日血壓、血脂等，引導(dǎo)患者養(yǎng)成良好的生活習(xí)慣。
DROP榜單是一個國際著名的評測任務(wù)，主要用于測試計(jì)算機(jī)在語言理解中的數(shù)學(xué)推理能力。不同于許多單輪問答，離散推理型閱讀理解數(shù)據(jù)集DROP要求模型在語義理解的基礎(chǔ)上，具備數(shù)值推理能力。因此，本次DROP數(shù)據(jù)集任務(wù)也吸引了國際眾多參賽隊(duì)伍，包括GoogleResearch、中國平安、騰訊等多個頂級機(jī)構(gòu)。
在京東最擅長的零售行業(yè)，NR-Rino模型可以廣泛的應(yīng)用于零售的各個鏈條，例如在價保環(huán)節(jié)中，客戶在購買商品后，希望價格在一段時期內(nèi)是最便宜的，后期在客戶咨詢中，涉及數(shù)字、比價等信息時，智能客服就可以對價格進(jìn)行分析，給客戶滿意的回答。如需價保，也會通過RPA能力，實(shí)時處理客戶的價保訴求。
在融媒體行業(yè)，例如體育新聞數(shù)據(jù)分析中，競技體育的報(bào)道一直占據(jù)著很大的比重。具有數(shù)字推理能力的機(jī)器可以將體育比賽的最終結(jié)果和比賽的進(jìn)程以詳實(shí)的數(shù)據(jù)形式進(jìn)行展現(xiàn)，賦予新聞報(bào)道更加冷靜、客觀的特質(zhì)。例如在籃球比賽中通過計(jì)算不同區(qū)域投籃得分效率來證明三分球命中數(shù)對比賽勝負(fù)的巨大影響。
在金融行業(yè)，尤其是金融報(bào)告中，通常會包含大量的數(shù)字信息。具有離散推理能力的模型可以幫助人類將這些信息加以提煉，并且使之關(guān)聯(lián)到未來可能的發(fā)展趨勢，從而為預(yù)測和決策提供有價值的及時信息。
在教育行業(yè)，在智能化教育需求的推動下，在線教育平臺受到越來越多人的認(rèn)可。在教師資源欠缺的情況下，機(jī)器可以扮演“老師”的角色。以解數(shù)學(xué)應(yīng)用題的場景為例，具備離散推理能力的機(jī)器可以自動為學(xué)生提供了更快速的反饋且更類人、更有效的解題思路。
在醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)生需要面對海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，機(jī)器可以解釋和匯總數(shù)據(jù)，以幫助醫(yī)生做出決策。同時，也可以根據(jù)患者個性化數(shù)據(jù)信息，例如，每日血壓、血脂等，引導(dǎo)患者養(yǎng)成良好的生活習(xí)慣。
