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

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

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:

理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型 天雨粟 模型师傅 / 果粉 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078 508 人赞同了该文章 注明:我发现知乎有些公式在手机端不显示,但在PC端可以正常显示.后面的文章我会尽量用图片或者纯文本来表示公式,方便手机端阅读. 写在之前 专栏终于申请成功啦,不过现在正在申请改名中,可能要审核几天.后面我会不定期在专栏中更新机器学习和深度学习的一些内容,主要包括机器学习的比赛代码.深度学习的算法思想以及深度学习的实战

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

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

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

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

理解 Spring 注解编程模型 Spring 中有一个概念叫「元注解」(Meta-Annotation),通过元注解,实现注解的「派生性」,官方的说法是「Annotation Hierarchy」. 什么是元注解 所谓元注解,即标注在注解上的注解.这种方式所形成的注解层级结构中,元注解在层级结构的上面,我叫它父注解(Super Annotation), 被注解的注解在层级结构的下面,叫它子注解(Sub Annotation).引入元注解的目的是为了实现属性重写(Attribute Overri

滑动返回纯oc.纯swifthttps://github.com/Bonway/BBGestureBack UINavigationController+FDFullscreenPopGesture全屏回滑手势阅读理解 https://www.jianshu.com/p/ddb681ead011

承接上文:云时代架构阅读笔记五——Java内存模型详解(一) 原子性.可见性.有序性 Java内存模型围绕着并发过程中如何处理原子性.可见性和有序性这三个特征来建立的,来逐个看一下: 1.原子性(Atomicity) 由Java内存模型来直接保证原子性变量操作包括read.load.assign.use.store.write,大致可以认为基本数据类型的访问读写是具备原子性的.如果应用场景需要一个更大的原子性保证,Java内存模型还提供了lock和unlock,尽管虚拟机没有把lock和unlo

Java内存模型的抽象 在java中,所有实例域.静态域和数组元素存储在堆内存中,堆内存在线程之间共享(本文使用“共享变量”这个术语代指实例域,静态域和数组元素).局部变量(Local variables),方法定义参数(java语言规范称之为formal method parameters)和异常处理器参数(exception handler parameters)不会在线程之间共享,它们不会有内存可见性问题,也不受内存模型的影响. Java线程之间的通信由Java内存模型(本文简称为JMM)

Java内存模型是定义线程共享的变量的访问规则(实例字段.静态字段和构成数组对象的元素),但不包括线程私有的局部变量和方法参数. 1.主内存与工作内存 Java内存模型规定,所有的变量都必须存储在主内存中. 线程使用到的变量保存在线程工作内存中,其实主内存的副本拷贝. 2. 内存间的交互操作 lock : 作用于主内存中的变量,将变量标识为线程独占的. unlock :作用于主内存中的变量,将线程独占的变量解锁. read :作用于主内存中的变量,将一个变量值从主内存传输到工作内存. load