机器阅读理解的评测维度分为EM（ExactMatch，精准匹配分数）和F1（精确率和召回率的平均，模糊匹配分数）。下图可见，阿里巴巴在F1分数上略胜一筹，微软的EM分数优于阿里巴巴。无论如何，我们可以欣喜地看到包括阿里，微软亚洲研究院，腾讯，哈工大和讯飞等中国的研究人员走在了世…
论文查重优惠论文查重开题分析单篇购买文献互助用户中心ADynamicDistributedFederatedDatabase...TheDDFDusesa'StoreLocallyQueryAnywhere'mechanism(SLQA),whichprovidesforglobalaccesstodatafromanyvertexinthedatabase...
机器阅读理解打破人类记录，解读阿里iDSTSLQA技术.几乎在同一时间，微软和阿里巴巴的机器阅读理解系统在最新的SQuAD数据集测评结果中取得了并列第一的成绩。.这是历史上第一次，机器阅读理解的精准匹配分数超越了人类的评测结果。.这两天NLP圈炸锅了...
业界|机器阅读理解打破人类记录，解读阿里iDSTSLQA技术。机器之心原创作者：王艺该模型模拟人类在做阅读理解问题时的一些行为，包括结合篇章内容审题、带着问题反复阅读文章、避免阅读中遗忘而进行相关标注等。MatchLayer用于做融合...
几乎在同一时间，微软和阿里巴巴的机器阅读理解系统在最新的SQuAD数据集测评结果中取得了并列第一的成绩。这是历史上第一次，机器阅读理解的精准匹配分数超越了人类的评测结果。这两天NLP圈炸锅了，焦点围绕着微软阿里到底是谁先打破了机器阅读理解的人类记录。
论文解读：Improvingtherobustnessofmachinereadingcomprehensionmodelwithhierarchicalknowledgeandauxiliaryunanswerabilityprediction摘要：先前深度学习方法在MRC任务上均成功应用，但他们普遍脆弱且在给定一些对抗噪声时不鲁棒。
BERT、RoBERTa已经在文本语义相似度任务（semantictextualsimilarity，STS）上达到了sota。.然而，BERT要求句子对拼接到一起再传入模型中，这会导致巨大的计算开销——例如，在10000条句子中寻找最相似的两条，则需要约5*10^7次计算，如果使用BERT，则需要约...
近年来，研究人员通过文本上下文信息分析获得更好的词向量。ELMo是其中的翘楚，在多个任务、多个数据集上都有显著的提升。所以，它是目前最好用的词向量，the-state-of-the-art的方法。这篇文章发表在2018年的NAA…
SQuAD文本理解挑战赛十大模型解读.在斯坦福大学发起的SQuAD（StanfordQuestionAnsweringDataset）文本理解挑战赛中，微软亚洲研究院和阿里巴巴的R-NET模型和SLQA模型在EM值（表示预测答案和真实答案完全匹配）上分别以82.650和82.440的成绩率先超过人类（82.304...
只是论文会用伪代码(Pseudocode)，用伪代码的部分，和实现的差别到底在哪，也会详细说明。后来，人们便开始走远了。有些论文的算法，要么是工作原理不像描述那样，要么是效率低到没法用。看源码的时候也会发现，不是论文说的那回事。SSAPRE
随着深度学习在NLP领域的大量应用,很多场景如切词、词性标注、翻译、命名实体识别等End2End模型逐渐取得接近并超越传统模型的效果。在机器阅读理解场景,iDSTNLP团队设计了Sem...
基于slqasde上海石库门里弄保护与更新研究【精选】.pdf,第33卷第6期地域研究与开发Vo1.33No.62014年12月AREALRESEARCHANDDEVELOPMENTDec.2014基于S...
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表1SLQAS开发的问题模型举隅ExamplesofSLQASdevelopmentproblemmodelTab.12.2SLQAS研发目标在此基础上,确立上海里弄查询分析系统(SLQ...
三菱PLC选型:FX2N-128MT输入模块:64输出模块:64扩展模块I/O:FX2N-64ET-D控制系统PLCI/O点地址分配表:SL-4X1TA620停止按钮X111TA140Q停止按钮...
本文收集了自然语言处理中一些测试数据集,以及机器翻译、阅读和问答,序列标注,知识图谱和社会计算,情感分析和文本分类等NLP常见任务里前沿的一些论文。感谢IsaacChanghau的整理和无...
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文献期刊学者订阅收藏论文查重优惠论文查重开题分析单篇购买文献互助用户中心TheQASLareaskedtonotetherecommendationsoutlinedabovefromt...
1.1.3神经网络时代(2015~至今)Hermann等人[1]在2015年提出了一个新型的,大规模的监督训练数据集CNN/DailyMail(约126万条训练数据,https://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/)...