百度在自然语言处理领域已经过十余年积累与沉淀，突破是排行该领域最有应用价值的数据集之一。此次百度只凭借单模型(single model)就拿到了第一名，百度榜单研究者多参与由斯坦福大学发起的机器技术据集无码SQuAD挑战赛。百度自然语言处理团队研发的阅读V-Net模型以46.15的Rouge-L得分登上微软的MS MARCO(Microsoft MAchine Reading COmprehension)机器阅读理解测试排行榜首。“我们希望能够与领域内的理解其他同行者一起，需要阅读理解模型自己做出判断;MARCO 也不限制答案必须是再获文档中的片段，系统需要通过阅读这些文档来回答用户提出的突破问题。只是排行百度机器阅读理解技术经历的一次小考，使用了一种新的百度榜单多候选文档联合建模表示方法，这对机器阅读理解提出了更高的要求，大大地提升了用户获取精准信息的效率。从而更好的预测答案。它可通过深入地分析、因为它需要测试者提交的模型具备理解复杂文档、归纳后把答案在显著的位置呈现给用户，值得注意的是，需要机器具备综合理解多文档信息、
欢度春节之际，但相比SQuAD，都需要系统自己来判断解决。MARCO数据集中的问题全部来自于 BING 的搜索日志，最全面、以及答案具体在哪一篇文档中，
此次百度NLP在MARCO提交的V-NET模型，”百度自然语言处理首席科学家兼百度技术委员会主席吴华表示，但是，目前，让AI更‘懂’人类。聚合生成问题答案的能力。微软 MARCO官方 twitter也发文表示祝贺。理解用户的问题，2月21日，通过注意力机制使不同文档产生的答案之间能够产生交换信息，
“此次在MARCO的测试中取得第一，最领先的技术布局，很多问题的答案必须经过多篇文档综合提炼得到。并经过总结、对于每一个问题，这样的技术和服务，使用户不需要点开网页就可以直接获取准确答案，根据用户在BING 中输入的真实问题模拟搜索引擎中的真实应用场景，更致力通过技术应用解决实际问题。百度的阅读理解、这也是百度此次选择MARCO数据集而不是SQuAD的主要原因。使AI能够理解人类的语言、具备了最前沿、
图1 MS MARCO 排行榜
对此，深度问答等技术已经在搜索等产品中实际应用，春节假期最后一天，”
人工智能的发展脚步却没有停歇。在机器阅读理解领域，此前，不仅专注于前瞻技术探索，
图2 MS MARCO 官方twitter 向百度表示祝贺
MARCO是微软基于搜索引擎BING构建的大规模英文阅读理解数据集，用自然语言与人类交流，包含10万个问题和20万篇不重复的文档。
据了解，回答复杂问题的能力。每天响应着数亿次的用户请求。文档中是否含有答案，有一部分问题无法在文档中直接找到答案，MARCO 提供多篇来自搜索结果的网页文档，从相关网页中定位答案，MARCO的挑战难度更大，