机器阅读理解：人工智能技术的重要分支之一，机器阅读理解（MachineReadingComprehension，简称MRC）是自然语言处理领域近期的研究热点之一，也是人工处理的过程处理和理解人类语言的智能。一个长期目标。由于深度学习技术和大规模标记数据集的发展，端到端神经网络在解决阅读理解任务方面取得了很大进展。人类可以轻松阅读和理解自己的母语，但机器难以阅读和理解自然语言。为了让机器能够阅读和理解自然语言，需要将自然语言转化为可用于阅读、存储和计算的数字形式。几种自然语言被转化为数值后，机器通过对这些数值的一系列运算来确定它们之间的关系，进而判断个体是否在整体中（全集）。机器阅读理解是一种利用算法使计算机理解文章语义并回答相关问题的技术。由于文章和问题都是自然语言的形式，机器阅读理解属于自然语言处理的范畴，也是最新最热门的话题之一。近年来，随着机器学习（MachineLearning），特别是深度学习的快速发展，机器阅读理解研究取得了长足的进步，并在实际应用中崭露头角。随着机器阅读理解技术的发展，阅读理解任务也在不断升级。从早期的“完形填空”到基于维基百科的“单文档阅读理解”，如斯坦福大学设计的SQuAD任务作为数据集；并进一步升级为“基于网页（网页）数据阅读理解”的“多文档阅读理解”，这种形式的典型代表是微软MS-MARCO和百度DuReader作为数据集的任务。目前，对于不同阅读理解任务，研究者设计了多种模型并取得了初步的成果，但在多文档阅读理解任务中，由于与问题相关的文档较多，歧义较多，最终可能导致错误阅读理解模型的答案。面对这些问题，人类的思维模式通常是：首先找到多个候选答案，通过比较多个候选答案的内容来选择最终答案，从而找到最高的答案准确率，早期的阅读理解模型大多基于检索技术，即根据问题在文章中搜索，找到相关的句子作为答案。然而，信息检索主要依靠关键词匹配，很多时候单纯依靠文本匹配问题和文章片段找到与问题无关的答案。随着深度学习的发展，机器阅读理解进入了神经网络时代。相关技术的进步大大提高了模型的效率和质量，从而不断提高机器阅读理解模型的准确率。尽管基于深度学习的机器阅读理解模型结构各不相同，但经过多年的实践探索，逐渐形成了一个稳定的框架结构。机器阅读理解模型的输入是文章和问题。因此，这两部分首先要经过数字编码，变成计算机可以处理的信息单元。在编码过程中，模型需要保留文章中原始句子的语义。我们将模型中的编码模块称为编码层。接下来，由于文章和问题之间存在相关性，因此模型需要在文章和问题之间建立联系。这可以通过自然语言处理中的注意力机制来解决。在这个过程中，阅读理解模型将文章和问题的语义一起考虑，进一步加深模型对两者的理解。我们称这个模块为交互层。在交互层之后，模型建立文章和问题之间的语义连接，并可以预测问题的答案。完成预测功能的模块称为输出层；由于机器阅读理解任务的答案类型较多，输出层的具体形式需要与任务的答案类型相关联。这可以使用自然语言处理技术来回答和解决。自然语言处理是实现机器视觉和人机交互的重要技术基石，而机器阅读理解堪称自然语言处理领域皇冠上的明珠之一。机器阅读理解将使知识的获取不受人脑的限制；但对于机器阅读理解的终极目标“理解和思考”来说，只是万里长征的开始。有关专家认为，端到端的深度神经网络可以更好地发现自然语言处理中的一些潜在特征，从而提高机器阅读理解的准确率。对自然语言、知识参考、推理归因、知识图谱和迁移学习进行更深入的归纳和总结，将是机器阅读理解未来的发展方向。机器阅读理解作为人工智能技术的重要分支，将越来越多地应用于各行各业。正如国际知名学者周海中教授曾预言：“随着科学技术的进步，人工智能时代正在到来，届时，人工智能技术将广泛应用于各个学科，并将产生意想不到的效果。”文/卢尚仁（作者单位：日本名古屋大学工学部）
