目前（2017年）机器阅读技术发展得如何？能达到什么水平？有哪些应用？

2017年的机器阅读：迈向“理解”的征程

作为人工智能领域一个极其令人着迷的分支，机器阅读技术在2017年正经历着一场变革性的发展。过去几年，深度学习的浪潮为机器理解文本的能力带来了前所未有的飞跃，使得机器阅读不再仅仅是简单的关键词匹配或模式识别，而是朝着更深层次的语义理解和推理迈进。

发展水平：从“识别”到“理解”，再到“推理”

在2017年，机器阅读技术的能力可以大致划分为几个层级：

信息提取与问答（Information Extraction and Question Answering）：这是当前机器阅读最成熟的应用领域。得益于诸如深度神经网络（DNNs），特别是循环神经网络（RNNs）及其变种（如长短期记忆网络LSTM和门控循环单元GRU），以及注意力机制（Attention Mechanisms）的进步，机器在理解文本的上下文关系和识别关键信息方面取得了显著成就。
能力水平：在特定领域或结构化数据上，机器能够相当准确地从大量文本中提取出特定信息（如人名、地点、时间、事件），并基于文本内容回答具体问题。例如，对于一个关于某位历史人物的段落，机器可以准确回答“他出生在哪一年？”或“他做出了什么重要贡献？”。在一些大规模的基准测试（如SQuAD数据集）上，顶尖的机器阅读模型已经能够达到人类水平的准确率。
局限性：然而，当面对需要更深层次的推理、常识性知识的运用，或是需要理解复杂长距离依赖关系的问题时，机器仍会显得力不从心。例如，一个需要多步推理才能得出答案的问题，或者一个依赖于作者隐含意图的问题，机器的回答可能会不准确或遗漏关键信息。

文本摘要与生成（Text Summarization and Generation）：机器阅读技术与自然语言生成（NLG）相结合，使得机器能够对长篇文章进行概括，甚至生成全新的、连贯且有意义的文本。
能力水平： “抽取式摘要”（Extractive Summarization）技术已经相当成熟，机器能够从原文中识别出最重要的句子并组合成摘要。而“生成式摘要”（Abstractive Summarization）技术则更加复杂，它要求机器理解原文的含义，并用自己的“话”来重新组织和表达，这在2017年取得了长足的进步，虽然生成文本的流畅度和逻辑性仍有提升空间。在文本生成方面，模型可以根据给定的主题或起始句子创作故事片段、新闻报道等。
局限性：生成式摘要有时会产生事实性错误或“幻觉”（hallucination），即生成文本与原文信息不符。文本生成的创造性和连贯性也受模型规模和训练数据的影响，有时会显得生硬或重复。

情感分析与观点挖掘（Sentiment Analysis and Opinion Mining）：机器能够分析文本中表达的情感倾向（正面、负面、中立）以及识别和提取出对特定实体或话题的观点。
能力水平：机器在判断文本的整体情感倾向方面已经相当准确，尤其是在面对明确的正面或负面词汇时。更进一步，模型还能识别出文本中提及的具体“方面”（aspects），并分析对这些方面的态度，例如在产品评论中，分析用户对“电池续航”是满意还是不满。
局限性：对于讽刺、反语、幽默以及复杂情感表达，机器的理解能力仍然有限。同时，不同文化背景下情感表达的差异也给机器带来了挑战。

语义相似度计算与文本匹配（Semantic Similarity and Text Matching）：机器能够判断两段文本在意义上的相似程度，这对于信息检索、抄袭检测等至关重要。
能力水平：基于词嵌入（Word Embeddings）和句子嵌入（Sentence Embeddings）的技术，如Word2Vec、GloVe、FastText，以及更先进的预训练语言模型（Pretrained Language Models），如ELMo（虽然ELMo的发布时间稍晚于2017年，但其研究基础和影响在2017年已经开始显现，后续的BERT等模型更是革命性的突破），机器能够捕捉到词语和句子之间更深层次的语义关系，从而在文本匹配任务上表现出色。
局限性：对于具有复杂逻辑关系、多重含义或者需要领域特定知识的文本匹配，机器仍然可能存在误判。

关键技术驱动：深度学习的深化与模型结构的演进

2017年机器阅读技术发展的背后，是深度学习领域的持续突破：

循环神经网络（RNNs）及其变种（LSTMs, GRUs）：这些模型在处理序列数据方面展现出强大能力，能够捕捉文本的上下文依赖关系，是早期机器阅读取得成功的关键。
注意力机制（Attention Mechanisms）：这是2017年机器阅读领域最令人兴奋的进展之一。注意力机制允许模型在处理长文本时，能够“聚焦”于与当前任务最相关的部分，这极大地提升了模型处理长距离依赖和复杂信息的能力。它使得模型能够有选择性地学习和记忆信息，模拟了人类阅读时“抓住重点”的过程。
卷积神经网络（CNNs）在文本处理中的应用：虽然RNN更擅长处理序列，但CNN在捕捉局部特征（如ngrams）方面也有优势，常与RNN结合使用，或者在某些特定任务上单独发挥作用。
预训练语言模型（Pretrained Language Models）的萌芽：尽管像BERT这样真正引爆业界的预训练模型是在2018年才出现，但在2017年，基于大规模无监督预训练的思想已经开始显现。研究人员开始探索如何利用海量文本数据来训练通用的语言表示模型，为下游任务提供强大的特征基础。ELMo的出现（2018年初发布，但其研究基础和部分成果在2017年已有苗头）更是预示了这种“预训练微调”范式的巨大潜力。

主要应用领域：信息爆炸时代的“智能助手”

机器阅读技术在2017年已经渗透到我们生活的方方面面，扮演着越来越重要的角色：

1. 智能搜索与信息检索：
应用场景：搜索引擎不再仅仅依靠关键词匹配，而是尝试理解用户的查询意图，并从海量网页中提取最相关的答案。例如，用户搜索“iPhone发布日期”，搜索引擎可以直接给出“iPhone于2007年1月9日发布”。
技术体现：自然语言理解（NLU）和问答系统是核心。

2. 智能客服与聊天机器人（Chatbots）：
应用场景：各行各业都在部署聊天机器人来处理客户咨询、提供信息、解决简单问题。这些机器人需要能够理解用户提出的各种问题，并给出准确的回应。
技术体现：自然语言理解、对话管理、信息提取、文本生成。

3. 内容分析与洞察（Content Analysis and Insight Generation）：
应用场景：
市场研究：分析社交媒体、产品评论、新闻报道，以了解消费者对产品和品牌的看法、市场趋势和竞争对手动态。
舆情监控：实时跟踪网络上的声音，监测社会热点事件、品牌声誉变化，及时发现潜在风险。
金融领域：分析公司财报、新闻稿、分析师报告，以辅助投资决策。
医疗健康：分析医学文献、病历记录，辅助医生诊断和研究。
技术体现：情感分析、观点挖掘、主题建模、文本摘要。

4. 内容创作辅助与自动化：
应用场景：
新闻聚合与摘要：自动生成新闻摘要，帮助用户快速浏览信息。
报告生成：基于数据自动生成各类报告，如财务报告、体育赛事总结等。
辅助写作：提供语法检查、拼写纠错、风格建议等。
技术体现：文本摘要、文本生成、语法纠错。

5. 教育与学习：
应用场景：
智能辅导系统：理解学生的问题，并提供个性化的学习指导和反馈。
自动阅卷：对开放性问题进行初步评分和分析（虽然对主观题的深度评分仍是挑战）。
学习资源推荐：根据学生的学习需求和偏好，推荐相关的学习材料。
技术体现：自然语言理解、问答系统、文本相似度计算。

6. 法律与合规：
应用场景：审查大量的法律文件、合同条款，提取关键信息，识别潜在风险和不合规之处。
技术体现：信息提取、文本匹配、实体识别。

展望与挑战

到2017年，机器阅读技术已经取得了令人瞩目的成就，但其发展之路仍充满挑战。理解常识性知识、进行深度推理、处理模糊和不确定性信息、跨领域泛化能力等，仍然是需要攻克的难关。同时，如何让机器在保护隐私、避免偏见、确保信息安全的前提下应用这些技术，也是一个重要的议题。

尽管如此，2017年的机器阅读技术已经为我们描绘了一个令人兴奋的未来：机器将能更深入地理解我们的语言，成为我们获取信息、处理知识、甚至进行创造的强大助手，深刻地改变我们与信息互动的方式。这场“理解”的征程，才刚刚开始，却已然步入了快车道。

网友意见

今天，我们邀请了微软亚洲研究院自然语言计算研究组的机器阅读理解研究团队，为我们从技术角度分享了他们在机器阅读理解方面所做的工作，以及机器阅读理解的研究之路的困难和挑战。

也欢迎大家和我们沟通交流。

————这里是正式回答的分割线————

机器阅读技术目前的水平

做机器阅读理解研究的学者想必对由斯坦福大学自然语言计算组发起的SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）文本理解挑战赛并不陌生，它也被誉为“机器阅读理解界的ImageNet”。诸多来自全球学术界和产业界的研究团队都积极地参与其中，目前微软亚洲研究院的自然语言计算研究组持续稳居榜首，与包括艾伦研究院、IBM、Salesforce、Facebook、谷歌以及CMU（卡内基·梅隆大学）、斯坦福大学等在内的全球自然语言处理领域的研究人员，共同推动着自然语言理解的进步。

2017年5月8日SQuAD排名和结果截图，其中微软亚洲研究院的集成模型（ensemble）和单模型（single model）分列各自排名首位

那么，SQuAD机器阅读理解挑战赛是怎样进行的呢？SQuAD通过众包的方式构建了一个大规模的机器阅读理解数据集（包含10万个问题），即将一篇几百（平均100，最多800）词左右的短文给标注者阅读，随后让标注人员提出最多5个基于文章内容的问题并提供正确答案。SQuAD向参赛者提供训练集用于模型训练，以及一个规模较小的数据集作为开发集，用于模型的测试和调优。与此同时，他们提供了一个开放平台供参赛者提交自己的算法，并利用测试集对其进行评分，评分结果将实时地在SQuAD官网上进行更新。

得益于SQuAD所提供的庞大数据规模，参与该项挑战赛的选手不断地对成绩进行刷新，SQuAD挑战赛也逐步成为行业内公认的机器阅读理解标准水平测试。在今年的ACL大会（自然语言处理领域最顶尖的会议之一）的投稿里，有非常多的论文就是关于这项挑战赛的研究，其影响力可见一斑。从ACL 2017论文主题的可视分析中可以看到，“reading comprehension（阅读理解）”是今年ACL录取论文中最热门的关键词和任务，广受自然语言处理领域研究人员的关注。

“虽然偶尔有一两天其它团队超过了我们的成绩，但我们也有最新的算法能够很快地进行更新，并取得更好的成绩，对于这一点我们的团队始终十分自信。”机器阅读理解研究的主要负责人、微软亚洲研究院自然语言计算研究组主管研究员韦福如表示。

机器阅读理解，自然语言计算领域皇冠上的明珠

如今，我们在图像识别、机器翻译和语音识别等研究领域已经看到了机器学习带来的显著成果。例如图像识别技术对癌细胞病理切片的识别能力已逐步超过人类，目前机器围棋棋手的棋力已经几乎无人能敌……狂热过后，当我们重新审视人工智能这个问题时，一个最基本的问题可能尚未解决：计算机能够理解多少我们的语言了？

计算语言学协会（ACL， Association for Computational Linguistics）候任主席，微软亚洲研究院副院长周明博士认为：“自然语言处理的基本研究包括分词、断句、句法语义分析等等。而机器阅读理解就是自然语言计算领域皇冠上的明珠。”

一般来说，人们在读完一篇文章之后就会在脑海里形成一定的印象，例如这篇文章讲的是什么人，做了什么事情，出现了什么，发生在哪里等等。人们能够很轻而易举地归纳出文章中的重点内容。机器阅读理解的研究就是赋予计算机与人类同等的阅读能力，即让计算机阅读一篇文章，随后让计算机解答与文中信息相关的问题。这种对人类而言轻而易举的能力，对计算机来说却并非如此。

很长一段时间以来，自然语言处理的研究都是基于句子级别的阅读理解。例如给计算机一句话，理解句子中的主谓宾、定状补，谁做了何事等等。但长文本的理解问题一直是研究的一个难点，因为这涉及到句子之间的连贯、上下文和推理等更高维的研究内容。

比如下面这段文本： The Rhine (Romansh: Rein, German: Rhein, French: le Rhin, Dutch: Rijn) is a European river that begins in the Swiss canton of Graubünden in the southeastern Swiss Alps, forms part of the Swiss-Austrian, Swiss-Liechtenstein border, Swiss-German and then the Franco-German border, then flows through the Rhineland and eventually empties into the North Sea in the Netherlands. The biggest city on the river Rhine is Cologne, Germany with a population of more than 1,050,000 people. It is the second-longest river in Central and Western Europe (after the Danube), at about 1,230 km (760 mi), with an average discharge of about 2,900 m3/s (100,000 cu ft/s). （大意：莱茵河是一条位于欧洲的著名河流，始于瑞士阿尔卑斯山，流经瑞士、奥地利、列支敦士登、法国、德国、荷兰，最终在荷兰注入北海。莱茵河上最大的城市是德国科隆。它是中欧和西欧区域的第二长河流，位于多瑙河之后，约1230公里。）

若针对该段内容提问：What river is larger than the Rhine?（什么河比莱茵河长？）人们可以轻易地给出答案：Danube（多瑙河）。但目前即使是最佳的系统模型R-NET给出的输出也并不尽人意，它的回答是：科隆，可见要让计算机真正地理解文本内容并像人一样可以对文字进行推理的难度是如此之大。在回答该问题时，计算机除了要处理文中的指代“it”，还需要算法和模型进一步对“larger than”和“after”这两个表述进行推理，从而得知Danube是正确答案。此外，由于文中并没有显式提到Danube是“river”，所以又加大了系统的推理难度。

但大数据的发展让学者们看到了这一研究方向的曙光。可获取的越来越大的文本数据，加上深度学习的算法以及海量的云计算资源，使得研究者们可以针对长文本做点对点的学习，即对句子、短语、上下文进行建模，这其中就隐藏了一定的推理能力。所以，目前自然语言处理领域就把基于篇章的理解提上研究的议事日程，成为目前该领域的研究焦点之一。而针对上文提及的相关难点，微软亚洲研究院自然语言计算研究组正在进行下一步的研究和探索。

做顶尖的机器阅读理解研究

正如前文所说，机器阅读理解的研究之路始终充满着许多困难和挑战。

首先是数据问题。目前基于统计方法（尤其是深度学习模型）的机器阅读理解的研究离不开大量的、人工标注的数据。在SQuAD数据集推出之前，数据集常常面临规模较小，或是质量不佳（因为多是自动生成）的问题，而SQuAD无论是在数据规模还是数据质量上都有一个很大的提升。在基于深度学习方法的研究背景下，数据量不够就很难做出有效、或是有用的模型，更难对模型进行合理、标准的测试。

另一方面则是算法问题。之前自然语言处理在做阅读理解或者是自动问答研究的时候，会把这个研究问题视作一个系统的工程，因而把这个问题分成许多不同的部分。例如先去理解用户的问题；再去找答案的候选；再将候选答案进行精挑细选、互相比较；最后对候选答案进行排序打分，挑选出最可能的答案或者生成最终的答案。而这个繁复的过程中，似乎其中的每一步都是可以优化的。

但它相应地也会带来一些问题。第一，当你分步去优化这其中的每一个过程的时候，你会去研究如何更好地理解这个问题，或是研究如何更好地把答案做对，这些分目标研究结果的整合未必能和“如何将阅读理解的答案正确找出来”这个目标完全吻合。第二，如果想做局部的优化，就意味着每一个局部过程都需要相应的（标注）数据，这使得阅读理解的研究进展缓慢。如果只使用问题-答案作为训练数据，中间模块的优化得到的监督信息不那么直接，因而很难有效。

结合了上述问题，微软亚洲研究院自然语言计算研究组的机器阅读理解研究团队采用的则是一个端到端的深度学习模型的解决方案，区别于上述的每一个细化环节的具体优化过程，他们采取的方法是把中间环节尽可能的省去，使得整体的过程能够得到最优效果。

实际上，SQuAD的挑战赛形式就是让系统在阅读完一篇几百词左右的短文之后再回答5个基于文章内容的问题。这个问题可能比大家熟知的高考英文阅读理解，或是托福阅读考试都要难得多。人们参加的这些考试往往是一个答案被限定住范围的选择题。

但是在SQuAD的数据集中，问题和答案具有非常丰富的多样性。这五个问题中可能涉及文章中的某一个人，某一个地点，或是某一个时间等等实体；也有可能会问一些为什么（Why）、怎么样（How）的问题。后者的答案可能实际上是一句话，甚至是一小段话，因此解决这个问题只会更加棘手。

另外，在SQuAD数据集中，除了问题的多样性之外，研究员们发现还有更多的挑战。比如语言（包括词级别和句子级别）的歧义性，对于同一个意思，问题和短文会用不同的词语或者句型表述（在标注指南中就明确要求标注者尽可能使用不同的表述）。另一个很有难度的挑战是对于有些问题，找到正确答案需要用到整篇短文中的不同句子的信息，进而对这些信息进行聚合和比较才能最终得出正确的答案。当然，也有一部分问题需要用到比较复杂的推理、常识和世界知识，面对这类问题就更是难以处理。下表是发布SQuAD数据集一文中给出的总结。

表格来源： Rajpurkar et al. '16

目前SQuAD挑战赛采用两个评价标准来对参与系统的结果进行评测。由人工标注的答案作为标准，系统自动依据准确性和相似度两个不同的维度进行打分，较客观地保证了评分系统的公平性。微软亚洲研究院团队在这两个不同维度的评价标准上均取得了最优的成绩，其准确度达到了76.922%，相似度达到了84.006%，高出第二名近两个百分点。

R-NET: 基于神经网络的端到端系统

为了研究机器阅读理解的问题，包括韦福如和杨南等在内的研究团队试图去建模人做阅读理解的过程。他们采用了R-NET，一个多层的网络结构，分别从四个层面对整个阅读理解任务的算法进行了建模。

我们在做阅读理解的过程中，一个常见的顺序是这样的：首先阅读整篇文章，对文章有一个初步理解之后再去审题，从而对问题也有了一定认知。第二步，可能就需要将问题和文中的部分段落和内容做一些关联。例如题干中出现的某些关键已知信息（或证据）的，找出一些候选答案，举例来说：如果问题问的信息是时间，那么文中出现的与时间相关的信息就可能是候选答案。第三步，当我们将候选答案与问题进行对应之后，我们还需要综合全文去看待这些问题，进行证据的融合来辅证答案的正确性。最后一步，就是针对自己挑出的答案候选进行精筛，最终写下最正确的答案。

有鉴于此，研究组提出的模型也就分为这样的四层。最下面的一层做表示学习，就是给问题和文本中的每一个词做一个表示，即深度学习里的向量。这里研究组使用的是多层的双向循环神经网络。第二步，就是将问题中的向量和文本中的向量做一个比对，这样就能找出那些问题和哪些文字部分比较接近。接下来，将这些结果放在全局中进行比对。这些都是通过注意力机制（attention）达到的。最后一步，针对挑出的答案候选区中的每一个词汇进行预测，哪一个词是答案的开始，到哪个词是答案的结束。这样，系统会挑出可能性最高的一段文本，最后将答案输出出来。整个过程就是一个基于以上四个层面的神经网络的端到端系统（见下图）。

微软亚洲研究院提出的R-NET算法的网络结构图。其中最为独特的部分是第三层文章的自匹配网络（Self-Matching Networks），更多细节请参考论文：R-NET: Machine Reading Comprehension with Self-matching Networks

SQuAD数据集于2016年9月份发布了正式版。一经推出，微软亚洲研究院自然语言计算研究组就敏锐地判断这是一个非常重要的数据集，将会极大地推动机器阅读理解的研究，并将在研究界和工业界产生积极深远的影响。10月，研究团队就第一次提交了他们的研究成果，并且取得了第一名的好成绩，而后续几个月的数次提交，则是在不断地刷新着自己的成绩。对于研究团队来说，这其实是一个试错的过程，团队每天都会讨论总结当天的试错成果，有新的想法就不断尝试。

未来的应用方向

提及机器阅读理解未来值得探索的方向，韦福如分享了他的三点看法。他认为一方面基于深度学习的算法和模型还有很大的空间，适合机器阅读理解的网络结构值得在SQuAD类似的数据集上进一步尝试和验证。具体来说，通过对R-NET目前处理不好的问题的进一步分析，能否提出可以对复杂推理进行有效建模，以及能把常识和外部知识（比如知识库）有效利用起来的深度学习网络，是目前很有意义的研究课题。另外，目前基于深度学习的阅读理解模型都是黑盒的，很难直观地表示机器进行阅读理解的过程和结果，因而可解释性的深度学习模型也将是很有趣的研究方向。

其次，人类理解文本的能力是多维度的，结合多任务（尤其是阅读理解相关的任务，例如阅读理解之后进行摘要和问答）的模型非常值得关注和期待。更进一步，虽然SQuAD提供了比较大的人工标注数据集，如何有效且高效地使用未标注的数据也是非常值得期待的研究课题和方向。最后从任务上看，目前SQuAD的任务定义中答案是原文的某个子片段，而实际中人可能读完文章之后需要进行更复杂的推理、并组织新的文字表达出来。

“目前我们的算法基本都是抽取型的方式，未来生成型的算法也值得更多的探索和研究。另外，目前机器阅读理解关注的都是理解客观信息的能力，未来机器理解文字里面所表达出来的主观信息（例如情感）也是非常有趣并值得关注的方向。“韦福如说道。

————这里是回答结束的分割线————

以上回答摘选自微软研究院AI头条，从短句到长文，计算机如何学习阅读理解。

感谢大家的阅读。

本账号为微软亚洲研究院的官方知乎账号。本账号立足于计算机领域，特别是人工智能相关的前沿研究，旨在为人工智能的相关研究提供范例，从专业的角度促进公众对人工智能的理解，并为研究人员提供讨论和参与的开放平台，从而共建计算机领域的未来。

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