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很久之前就得到了百度机器阅读理解关于数据集的这篇文章,今天才进行总结!.... 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.05073 自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠,而机器阅读理解可以说是自然语言处理皇冠上的明珠.近些年机器阅读理解领域也越来越火热,百度所创造的DuReader这个数据集以及百度的两篇被ACL所收录的论文都充分证明了我们又向机器阅读理解领域迈进了一步. 这篇文章主要介绍了DuReader这个数据集,这个数据集是目前最大的关于中文的MRC数据集. 0摘要:

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: Bi

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LS

标题:Neural Machine Reading Comprehension: Methods and Trends 作者:Shanshan Liu, Xin Zhang, Sheng Zhang, Hui Wang, Weiming Zhang 链接:https://arxiv.org/pdf/1907.01118.pdf 摘要:过去几年里,随着深度学习的出现,机器阅读理解(其要求机器基于给定的上下文回答问题)已经赢得了越来越广泛的关注.虽然基于深度学习的机器阅读理解研究正蓬勃发展,但却没有

​ MARCO数据集,提高计算机阅读理解能力" title="微软发布MS MARCO数据集,提高计算机阅读理解能力"> ​ 本文译自:Microsoft dataset aims to help researchers create tools to answer questions as well as people 10月16日,微软发布了一套由10万个问答组成的数据集,人工智能领域的研究人员可用它来构建能够与真人相媲美的问答系统.这套数据集被称为MS MARCO

以正确的方式开源 Python 项目 大多数Python开发者至少都写过一个像工具.脚本.库或框架等对其他人也有用的工具.我写这篇文章的目的是让现有Python代码的开源过程尽可能清 晰和无痛.我不是简单的指——“创建一个GitHub库,提交,在Reddit上发布,每天调用它”.在本文的结尾,你可以把现有的代码转换成一个能够鼓 励他人使用和贡献的开源项目. 然而每一个项目都是不同的,但其中将现有代码开源的流程对所有的Python项目都是类似的.在另一个受欢迎的文章系列里我写了“以正确方式开始一个

Redis源码阅读(二)高可用设计-复制 复制的概念:Redis的复制简单理解就是一个Redis服务器从另一台Redis服务器复制所有的Redis数据库数据,能保持两台Redis服务器的数据库数据一致. 使用场景:复制机制很实用,在客户端并发访问量很大,单台Redis扛不住的情况下,可以部署多台Redis复制相同的数据,共同对外提供服务,提高Redis并发访问处理能力.当然这种通过复制方式部署多台Redis以提高并发处理能力的方式只适用于客户端大部分访问为读数据请求的场景.此外,Redis从2.

https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/Security/HTTP_strict_transport_security [阅读理解式翻译,非严格遵循原始文档,以更生动表现出文章本义] HTTP Strict Transport Security HTTP Strict Transport Security (often abbreviated as HSTS) is a security feature that lets a web site

大多数Python开发者至少都写过一个像工具.脚本.库或框架等对其他人也有用的工具.我写这篇文章的目的是让现有Python代码的开源过程尽可能清晰和无痛.我不是简单的指——“创建一个GitHub库,提交,在Reddit上发布,每天调用它”.在本文的结尾,你可以把现有的代码转换成一个能够鼓励他人使用和贡献的开源项目. 然而每一个项目都是不同的,但其中将现有代码开源的流程对所有的Python项目都是类似的.在另一个受欢迎的文章系列里我写了“以正确方式开始一个Django项目”,我将概述在开源Pyth

6个最佳的开源Python应用服务器 首先,你知道什么是应用服务器吗?应用服务器通常被描述为是存在于服务器中心架构中间层的一个软件框架. AD: 首先,你知道什么是应用服务器吗?应用服务器通常被描述为是存在于服务器中心架构中间层的一个软件框架. 应用服务器常被看作是一个三层的应用程序,即图形用户界面(GUI)服务器,应用程序(业务逻辑)服务器,以及数据库和事务服务器,目的是为安全及状态维护.数据访问及其持久性提供服务. 对于Web应用程序,应用服务器和Web服务器运行在相同的环境中,应用服务器支

以正确的方式开源 Python 项目 - 技术翻译 - 开源中国社区 以正确的方式开源 Python 项目 英文原文:Open Sourcing a Python Project the Right Wa

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/1121/A 真·阅读理解 题意就是 有n个人 pi表示他们的强度 si表示他们来自哪个学校 现在Arkady选了K个人 如果这其中有某些人不是他们学校里最强的,你就让这个人自己去一个学校 他就是这个新学校里面最强的 那么就一定会被选上 并且他原学校的最强的也会被选上 也就是 k个人里有哪个人不是最强的就必须多一个学校呗 读题半小时代码几分钟.. 代码如下 #include <cstdio> #incl

catalogue . 训练集 . 数据预处理 . 神经网络模型设计(对话集 <-> 问题集) . 神经网络模型设计(问题集 <-> 回答集) . RNN神经网络 . 训练 . 效果验证 1. 训练集 Mary moved to the bathroom. John went to the hallway. Where Daniel went back to the hallway. Sandra moved to the garden. Where John moved to t

catalogue . 前言 . 使用的数据集 . 数据预处理 . 训练 . 测试模型运行结果: 进行实际完形填空 0. 前言 开始写这篇文章的时候是晚上12点,突然想到几点新的理解,赶紧记下来.我们用深度学习(例如tensorflow)的时候,一定要着重训练自己的建模和抽象能力,即把一个复杂的业务问题抽象为一个数学模型问题.从本质上说,阅读理解做完形填空和人机对话AI是一样的,所不同的地方在于,前者的输入一段长对话,且是带有上下文的长对话,而输出可能是一段短语,这要求神经网络需要训练出一个"长

红黑树:个人理解与Python实现 [基本事实1] 红黑树是一种平衡的二叉查找树,无论插入还是删除操作都可以在O(lg n)内实现,而一般的二叉查找树则在极端情况下会退化为线性结构.红黑树之所以是平衡的二叉查找树,是因为每个节点都有表示其颜色的域值:红或黑,在插入和删除操作的时候依据节点的颜色向平衡的方向调整.根本原因当然是由红黑树定义所决定的:如果一个二叉查找树满足如下条件,那么它就称作红黑树:1.每个节点要么是红色,要么是黑色2.根结点是黑色3.每个叶节点(NIL)为黑色4.如果一个节点是红

P3879 [TJOI2010]阅读理解 题解 题目描述 英语老师留了N篇阅读理解作业,但是每篇英文短文都有很多生词需要查字典,为了节约时间,现在要做个统计,算一算某些生词都在哪几篇短文中出现过. 输入输出格式 输入格式: 第一行为整数N,表示短文篇数,其中每篇短文只含空格和小写字母. 按下来的N行,每行描述一篇短文.每行的开头是一个整数L,表示这篇短文由L个单词组成.接下来是L个单词,单词之间用一个空格分隔. 然后为一个整数M,表示要做几次询问.后面有M行,每行表示一个要统计的生词. 输出格式

Description 英语老师留了N篇阅读理解作业,但是每篇英文短文都有很多生词需要查字典,为了节约时间,现在要做个统计,算一算某些生词都在哪几篇短文中出现过. Input 第一行为整数N,表示短文篇数,其中每篇短文只含空格和小写字母. 按下来的N行,每行描述一篇短文.每行的开头是一个整数L,表示这篇短文由L个单词组成.接下来是L个单词,单词之间用一个空格分隔. 然后为一个整数M,表示要做几次询问.后面有M行,每行表示一个要统计的生词. Output 对于每个生词输出一行,统计其在哪几篇短文中

P3879 [TJOI2010]阅读理解 题目描述 英语老师留了N篇阅读理解作业,但是每篇英文短文都有很多生词需要查字典,为了节约时间,现在要做个统计,算一算某些生词都在哪几篇短文中出现过. 输入输出格式 输入格式: 第一行为整数N,表示短文篇数,其中每篇短文只含空格和小写字母. 按下来的N行,每行描述一篇短文.每行的开头是一个整数L,表示这篇短文由L个单词组成.接下来是L个单词,单词之间用一个空格分隔. 然后为一个整数M,表示要做几次询问.后面有M行,每行表示一个要统计的生词. 输出格式: 对

\(\color{#0066ff}{ 题目描述 }\) 英语老师留了N篇阅读理解作业,但是每篇英文短文都有很多生词需要查字典,为了节约时间,现在要做个统计,算一算某些生词都在哪几篇短文中出现过. \(\color{#0066ff}{输入格式}\) 第一行为整数N,表示短文篇数,其中每篇短文只含空格和小写字母. 按下来的N行,每行描述一篇短文.每行的开头是一个整数L,表示这篇短文由L个单词组成.接下来是L个单词,单词之间用一个空格分隔. 然后为一个整数M,表示要做几次询问.后面有M行,每行表示一个

P3879 [TJOI2010]阅读理解 题目描述 英语老师留了N篇阅读理解作业,但是每篇英文短文都有很多生词需要查字典,为了节约时间,现在要做个统计,算一算某些生词都在哪几篇短文中出现过. 输入输出格式 输入格式: 第一行为整数N,表示短文篇数,其中每篇短文只含空格和小写字母. 按下来的N行,每行描述一篇短文.每行的开头是一个整数L,表示这篇短文由L个单词组成.接下来是L个单词,单词之间用一个空格分隔. 然后为一个整数M,表示要做几次询问.后面有M行,每行表示一个要统计的生词. 输出格式: 对