机器阅读理解：现状与挑战
摘要：机器阅读（Machine Reading Comprehension）作为自然语言处理的重要研究方向和课题，随着大规模人工标注数据集（如SQuAD和MS MARCO）的发布以及深度学习算法在自然语言处理中的应用，最近在研究界和工业界都引起了广泛的讨论和关注。本报告将通过我们开发的针对SQuAD机器阅读比赛的R-Net算法对现有工作进行总结和比较，并就未来面临的挑战和进一步的研究方向进行讨论和展望。
简历：韦福如博士，微软亚洲研究院自然语言计算组主管研究员。2004年和2009年在武汉大学计算机学院获得本科和博士学位。目前主要从事智能问答和对话系统，机器阅读理解和摘要，情感（绪）分析和意见挖掘等研究及应用。多项研究成果转化到微软重要产品中, 包括聊天机器人, 搜索和广告及微软认知服务等。在自然语言处理领域顶级杂志和期刊（Computational Linguistics，ACL/EMNLP/COLING/SIGIR/AAAI/IJCAI等）发表论文90余篇，并担任过EMNLP 2015，NAACL 2016等国际会议领域主席。