機器閱讀理解（Machine Reading Comprehension）是自然語言處理和人工智能領域的重要前沿課題，旨在讓機器閱讀并理解非結構化的文本，可以準確地回答和文本內容相關的任何問題。
機器閱讀理解對于提升機器的智能水平、使機器具有持續(xù)知識獲取的能力、挖掘海量文本信息等具有重要價值，近年來受到學術界和工業(yè)界的廣泛關注。
同時，機器閱讀理解也是自動問答系統(tǒng)的一個重要手段。相比基于結構化知識源（比如數據庫、知識圖譜等）的自動問答，機器閱讀理解可以大大減少結構化知識源的構建成本、降低自動問答系統(tǒng)使用成本，有助于最大程度地釋放海量非結構化文本蘊含的信息。
近期，思必馳知識服務團隊也在中文機器閱讀理解方向投入研究，并在多個中文機器閱讀理解公開評測中取得階段性進展：
1）在CMRC2018公開評測[1]中暫列第一，并在需要多線索聯合推理的挑戰(zhàn)集（Challengeset）上取得明顯性能提升；
2）在“千言數據集：閱讀理解”公開評測[2]的兩個子任務（DuReader_robust和DuReader_yesno）上均暫列第一。
針對中文機器閱讀理解的魯棒性和泛化性問題，思必馳知識服務團隊在以下幾個方面開展了技術研究：
1）中文預訓練語言模型的預訓練與微調；
2）中文機器閱讀理解領域自適應訓練；
3）目標應用領域導向的多階段模型微調等。
相關技術實現在上述公開評測中得到了應用和驗證。
語言智能常被稱為人工智能皇冠上的一顆明珠。在未來，思必馳知識服務團隊將繼續(xù)深耕語言理解領域，打造輕量、便攜且精準的機器閱讀理解系統(tǒng)，推動機器閱讀理解在真實場景的落地和應用。
參考文獻：
[1]CMRC2018公開評測，https://ymcui.github.io/cmrc2018/。
[2]千言數據集：閱讀理解公開評測，https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/49.
