1. 比赛介绍2. 赛题说明2.1 样例2.2 数据说明3. 数据集介绍3.1 数据介绍3.2 数据样本4. 模型介绍4.1 Bert模型介绍4.1.1 Masked Language Model4.1.2 Next Sentence Prediction4.1.3 模型输入4.2 fine-tuning5. 工作流程5.1 数据预处理5.2 模型训练5.2.1 训练参数说明5.2.2
目录简介经典模型概述Model 1: Attentive Reader and Impatient ReaderAttentive ReaderImpatient ReaderModel 2: Attentive Sum ReaderModel 3: Stanford Attentive ReaderModel 4: AOA ReaderModel 5: Match-LSTM and Answer
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2023-08-22 21:53:49
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A Thorough Examination of the CNN/Daily Mail Reading Comprehension Task（一）论文概述（摘要+简介）（二）阅读理解任务（三）模型Entity-centric classifierEnd-to-end neural network（四）实验训练细节主要结果（五）数据分析（六）总结（相关研究+结论） https://arxiv.o
# 如何实现“阅读理解机器学习”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意帮助你学习如何实现“阅读理解机器学习”。在以下文章中，我将为你提供一个步骤流程来实现这一任务，并且给出每一步需要做的事情以及相应的代码。
## 步骤流程
下面是实现“阅读理解机器学习”的步骤流程表格。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 收集和清洗数据 |
| 2. 特
读这篇论文主要是要了解一下目前文本理解的研究现状，带着一个疑问： 文本理解和机器阅读理解的关系，这两者到底是一个东西还是不同的东西？文本理解包含机器阅读理解，还是二者就是同一个方向的不同叫法。不敢问老师，所以先自己找答案吧！ 1. 神经网络机器阅读理解(MRC)发展的前提是数据集的提出，数据集推动了机器学习模型的发展，一些数据集列举如下：完形填空类型：CNN/Daily Ma
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2023-06-21 09:38:28
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引言本文介绍常见机器阅读理解模型中的R-NET、FusionNet和Q
原创
2022-07-13 18:29:25
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本文介绍 了BERT之前的常见机器阅读理解模型，包含机器阅读理解开篇之作的论文解读。
原创
2022-07-13 18:31:30
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1：什么是机器阅读理解任务 机器阅读理解任务类似英文的阅读理解题型，输入：篇章P和问题Q，输出：答案A的过程。2：机器阅读理解任务类型 机器阅读理解任务主要包含四种类型：选择型、填空型、抽取型、生成型。填空型阅读理解任务 在该类型的任务中，给定一段文本并移除其中若干词或者实体作为问题，模型需要在被删除的位置填入正确答案。部分数据集提供了候选答案，而另外一些数据集则未提供，只能从上下文中寻找。 数据
引言本系列文章会介绍机器阅读理解相关技术和模型。主要按照以下线路：机器阅读理解介绍NLP四大基本任务：序列标注：分词、词性标注分类
原创
2022-09-23 17:50:11
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【论文阅读笔记】图像语义分割深度学习模型综述（张新明等）文章主要内容：全面综述了图像语义分割算法的常用分类及最新成果，详尽比较了图像语义分割深度学习模型在PASCAL VOC 2012数据集上的四个参数的实际表现性能，对此领域的未来进行展望并提出了相关问题。文章部分摘要 0 引言 图像语义分割是像素级别的密集分类问题，其目标是对图像中的每个像素进行语义信息标注。语义分割广泛应用于自动驾驶、肝癌检测
机器阅读理解很有可能成为人机问答中的主力技术，目前FAQ大多使用的是语义匹配模型，该模型需要进行很多的人工标注，成本较高。与语义匹配模型相比，机器阅读理解可以减少人工标注的数量，降低成本。同时可以对未知问题自动寻找QA对。减少人工寻找答案的困难。本文的机器阅读理解模型主要包含以下5个步骤：1、根据F1-score寻找相关段落：通过计算query和候选段落的F1-score的匹配程度。在一篇文档中找
对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量（Performance Measure）。性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果；这意味着模型的“好坏”是相对的，什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。在预测任务中，给定样例集
原创
2022-04-11 18:26:34
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# 从零开始学习机器学习、深度学习和大语言模型
作为一名刚入行的小白，学习机器学习、深度学习和大语言模型的过程可能会让你感到复杂和困惑。本文将引导你逐步掌握这个知识体系，帮助你顺利入门。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解一下整个学习的流程。下面是一个简化的表格，展示了学习机器学习和深度学习的主要步骤：
| 步骤 | 描述
目前阅读理解领域出现了很多具体的模型，但是如果对这些模型进行技术思路梳理的话，会发现本质上大多数模型都是论文“Teaching Machines to Learn and Comprehend”提出的两个基础模型“Attentive Reader”和“Impatient Reader”的变体。 将其归纳为“一维匹配模型”、“二维匹配模型”、‘推力模型’等三类模型。其中一维匹配模型和二维匹配模型是基
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2023-08-04 20:33:34
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本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。因子模型(factor models)用来解释资产的风险或者回报的特点。在CAPM模型中，资产的回报几乎就是由市场决定的，每个资产对市场的敏感程度可以用beta来描述。因而，在CAPM模型中，只有一个因子factor和暴露系数exposure（敏感系数），就是市场因子和beta暴露
深度学习中的结构化概率模型结构化概率模型也称为图模型。一，非结构化建模的挑战概率模型可以完成很多任务，例如：估计密度函数去噪缺失值的填补采样对上千甚至上百万的随机变量的分布建模，无论从计算上还是统计意义上来说，都是一个极具挑战性的任务。非结构化建模的主要挑战在于参数的数量是巨大的，这会导致：内存：存储参数的开销太大。统计的高效性：容易过拟合，因为数据量不够，所以需要一些平滑方法。推断的时间太长：例
什么是机器视觉？机器视觉是人工智能的一个重要分支，简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，但其功能范围不仅包括人眼对信息的接收，同时还延伸至大脑对信息的处理与判断。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分，机器视觉是研究试图建立从图像或者多维数据中获取“所需信息”的人工智能识别系统。机器视觉系统被应用于各行业的生产设备中，助力行业设备升级，提高
机器阅读理解算法集锦 机器阅读理解（Machine Reading Comprehension, MRC） 是一项基于文本的问答任
原创
2022-12-22 11:09:15
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1. ELM 是什么随机赋予，当我们有了输入层到隐藏层的权值之后，可以根据最小二乘法得到隐藏层到输出层的权值，这也就是ELM的训练模型过程。 与BP算法不同，BP算法（后向传播算法），输入层到隐藏层的权值，和隐藏层到输出层的权值全部需要迭代求解（梯度下降法） 用一张老图来说明，也就是说上图中的Wi1,Wi2,Wi3 在超限学习机中，是随机的，固定的，
本文对百度NLP入选AAAI 2020的机器阅读理解领域入选论文《A Robust Adversarial Training Approach to Machine Reading Comprehension》进行详细解读，该论文讨论了机器阅读理解模型面临对抗攻击时的效果鲁棒性问题。 一、研究动机 机器阅读理解技术是自然语言处理领域的热门方向，该技术可以使计算机具备从文本数据中
