EMNLP 2021 | LayoutReader：基于ReadingBank的阅读序列抽取模型
阅读序列抽取是文档智能分析中一项非常重要的任务，其旨在通过抽取扫描文档或数字商业文档中的单词并重新进行排序，将原本独立的单词组合成读者可以理解的文本。但由于日常工作生活中使用的文档，往往模板和格式各不相同，所以在出现复杂格式时，按照传统方法进行排列往往无法取得较好的效果。因此，微软亚洲研究院自然语言计算组的研究员们构建了首个大规模阅读序列数据集 ReadingBank，并基于 ReadingBank 提出了阅读序列抽取模型 LayoutReader。本文将对 ReadingBank 和 LayoutReader 的实现原理进行简要介绍，欢迎感兴趣的读者点击阅读原文了解论文中的更多详情，本文已被 EMNLP 2021 作为长文录取。
发布时间：2021-11-04 类型：深度文章
问答（QA）任务是自然语言理解领域中一个基本且重要的课题，目前通常会使用预训练语言模型以及图神经网络等方法对问答进行推理。GNN 模块在推理中到底发挥了什么作用？这个问题需要科研人员做进一步深入探究。为此，微软亚洲研究院和佐治亚理工的研究员们剖析了最前沿的相关方法，并且发现一种极其简单、高效的图神经计数器就能在主流的知识问答数据集中取得更好的效果。
发布时间：2021-10-29 类型：深度文章
为进一步实现用 AI 赋能用户体验，微软正在不断拓展多语言模型的边界。近日，由微软图灵团队与微软亚洲研究院联合探索的最新跨语言研究成果——多语言预训练模型 T-ULRv2，登顶 XTREME 排行榜，T-ULRv2 可以在相同向量空间表示和理解94种语言，提升所有语言的产品体验。
发布时间：2020-11-04 类型：深度文章
代码智能新基准数据集CodeXGLUE来袭，多角度衡量模型优劣
代码智能（code intelligence）目的是让计算机具备理解和生成代码的能力，并利用编程语言知识和上下文进行推理，支持代码检索、补全、翻译、纠错、问答等场景。以深度学习为代表的人工智能算法，近年来在理解自然语言上取得了飞跃式的突破，代码智能也因此获得了越来越多的关注。该领域一旦有突破，将大幅度推动 AI 在软件开发场景的落地。
发布时间：2020-09-29 类型：深度文章
微软机器阅读理解系统性能升级，刷新CoQA对话式问答挑战赛纪录
近日，由微软亚洲研究院自然语言处理组与微软雷德蒙语音对话组研究员组成的团队，在斯坦福大学发起的对话式问答挑战赛CoQA（Conversational Question Answering Challenge）中荣登榜首，成为目前排行榜上唯一一个模型分数超过人类分数的团队。
发布时间：2019-05-06 类型：深度文章
WMT 2019国际机器翻译大赛：微软亚洲研究院以8项第一成为冠军
近日，由国际计算语言学协会ACL（The Association for Computational Linguistics）举办的WMT 2019国际机器翻译比赛的客观评测结果揭晓，微软亚洲研究院机器学习组在参加的11项机器翻译任务中，有8项获得了第一名，另外3项获得第二名，凭借多维度的技术创新成为冠军团队。
发布时间：2019-04-22 类型：深度文章
微软亚洲研究院机器阅读系统在SQuAD挑战赛中率先超越人类水平
在由斯坦福大学发起的SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）文本理解挑战赛的最新榜单上，微软亚洲研究院自然语言计算组于2018年1月3日提交的R-NET模型在EM值（Exact Match, 表示预测答案和真实答案完全匹配）上以82.650的最高分领先，并率先超越人类分数82.304。
发布时间：2018-01-15 类型：深度文章
