阿裏首次公佈自然語言處理成果

我們選用了微軟髮布的WikiQA數據集以及 IBM 發佈的InsuranceQA數據集用來對比所提出的模型與業界的 state-of-the-art 方法，以驗證該模型的有效性。由結果可知，在WikiQA數據集上，conv-RNN 擊敗了所有 state-of-the-art 方法，並且在 MAP（mean average precision）和 MRR（mean reciprocal rank）兩個指標上均取得了較大的提升。在InsuranceQA數據集上，conv-RNN 在 dev 和 test2 兩個測試集上均取得了較大的提升，僅在 test1 上略低於 AP-BILSTM。

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