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訊飛智能評卷系統(tǒng)批改技術(shù)升級!

科大訊飛 ? 來源:科大訊飛 ? 作者:科大訊飛 ? 2020-09-25 17:55 ? 次閱讀
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機(jī)器批改作業(yè),大家都知道吧?

訊飛智能評卷系統(tǒng)批改 機(jī)器通過掃描識別作業(yè)內(nèi)容或者試卷,系統(tǒng)就可以直接完成對于錯別字詞的糾正、語法糾正、內(nèi)容是否正確以及是否存在抄襲的判斷,實現(xiàn)真正意義上的批改“智能”,即機(jī)器能理解你寫了什么并給出多維度的判斷。 而現(xiàn)在這項技術(shù)再次升級了!8月27日,我們(哈工大訊飛聯(lián)合實驗室與河北省訊飛人工智能研究院聯(lián)合團(tuán)隊)以總平均分90.7位列權(quán)威自然語言理解評測GLUE榜首。

拿下GLUE的榜首,意味著什么?

GLUE(General Language Understanding Evaluation )是自然語言理解處理領(lǐng)域的權(quán)威數(shù)據(jù)集,憑借數(shù)據(jù)規(guī)范、體量龐大、能同時集合了多個子任務(wù)、全方位考驗?zāi)P湍芰Φ葍?yōu)勢,吸引了世界眾多優(yōu)秀團(tuán)隊帶著他們的預(yù)訓(xùn)練語言模型參與。比如,谷歌的BERT、Facebook的RoBERTa,還有斯坦福大學(xué)的ELECTRA都參與到了評測中。

我們也帶了一個預(yù)訓(xùn)練語言模型參與,叫MacALBERT。 此ALBERT,非彼ALBERT,它是經(jīng)過我們改良后的ALBERT。我們在原先的ALBERT上加了一個自研的語義糾錯型掩碼語言模型(MLM as correction),讓改良版ALBERT區(qū)分相似文本的能力更強(qiáng);同時,我們還加入了一個動態(tài)關(guān)鍵詞匹配技術(shù)(Dynamic Keyword Matching),可以讓改良版ALBERT識別正在輸入的文本,增強(qiáng)它對文本意義的理解。

▲從技術(shù)研究大佬的PPT里面截下來的一張圖 拿下這個第一,意味著科大訊飛的行業(yè)認(rèn)知智能升級,我們對文本的處理能力更強(qiáng)了!

文本處理能力的提升,對我們有什么影響?

以機(jī)器閱卷批改為例,在批改的過程中,主要就用到了文本識別與通用自然語言處理技術(shù)。 首先機(jī)器用“眼睛”(文本識別)去看你寫的東西具體是什么,然后再通過通用自然語言處理技術(shù)以及試卷評閱技術(shù)去評估你寫得對不對、好不好。

這個評估過程就相當(dāng)于人的“大腦”思考過程,通過反復(fù)地訓(xùn)練、糾錯、修正“大腦”的思考判斷邏輯(“預(yù)訓(xùn)練語言模型”),教會機(jī)器自己通過比對某些“標(biāo)準(zhǔn)”來自己判斷文本內(nèi)容的好壞。文本處理能力的提升,讓機(jī)器能夠更深入理解文本,像人一樣的去處理文本信息。

機(jī)器閱卷對于傳統(tǒng)閱卷而言,有什么優(yōu)勢?

首先,效率更高了。一般來說,傳統(tǒng)人力閱卷需要經(jīng)歷的一些步驟,包括字詞的修正,語法等基本錯誤的指出,都可以交給機(jī)器完成,掃描一張紙的時間,閱卷結(jié)果就出來了。 其次,閱卷的結(jié)果更加準(zhǔn)確。對于作文而言,假如一篇作文500字,一個班30個學(xué)生,就是將近2萬字的閱讀量,一個老師憑借肉眼難免會出錯,而機(jī)器可以憑借技術(shù)優(yōu)勢完成批改,不會遺漏和疲倦。 第三,這種閱卷可以讓老師更加關(guān)注作業(yè)中的人文素養(yǎng)。例如作文的批改,除了去糾正孩子的字詞用法,更多的目的在于培養(yǎng)孩子的想象力與創(chuàng)造力。把基本語法錯誤交給機(jī)器,家長和老師更多關(guān)注孩子表達(dá)欲,才能發(fā)揮出作文最大的人文教育功能。

▲訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)作業(yè)批改 地基打得牢,大廈穿云霄。 自然語言理解技術(shù)是人工智能的基本功之一,基本功扎實了,后面干什么都游刃有余。 這次在權(quán)威自然語言理解評測大賽GLUE獲得第一,對訊飛智能學(xué)習(xí)機(jī)的作業(yè)批改能力(插播一個廣告:訊飛億元獎學(xué)金計劃,走過路過不要錯過)、智慧教育的智能評卷系統(tǒng)、智慧司法的文書自動質(zhì)檢等在多領(lǐng)域賽道的應(yīng)用,都會有進(jìn)一步提升。

從“能聽會說”到“能理解會思考”,再到技術(shù)規(guī)?;瘧?yīng)用,訊飛將會繼續(xù)和全球優(yōu)秀人才一起,探索A.I.的更多可能!

原文標(biāo)題:機(jī)器閱卷批改再“進(jìn)化”!

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責(zé)任編輯:haq

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原文標(biāo)題:機(jī)器閱卷批改再“進(jìn)化”!

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