moodle中的完形填空题的文本编写方法 [完形填空题]考题把一段文字挖去一些空,让考生根据上下文正确地完成这些填空.完型填空题中的一段短文可以包括各种题目,如选择,填空,和数字题等. 题目的编辑是在编辑页面中输入一些按照完形填空的书写格式的文本. 下面介绍完型填空题的几种题型的书写方法: 完形选择题: 书写格式{1(分数):MULTICHOICE(题型):错误答案#对该错误答案的反馈~另一个错误答案#对另一个错误答案的反馈~=正确答案#对该正确答案的反馈~P%可信度一半的答案#对该可信度一半的

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

LM-MLC 一种基于完型填空的多标签分类算法 1 前言 本文主要介绍本人在全球人工智能技术创新大赛[赛道一]设计的一种基于完型填空(模板)的多标签分类算法:LM-MLC,该算法拟合能力很强能感知标签关联性,在多个数据集上测试表明该算法与主流算法无显著性差异,在该比赛数据集上的dev效果很好,但是由于比赛期间事情多,没有好好在test集做测试. 个人认为该算法根正苗红,理论上可以获得更好的效果,因此做个开源,抛砖引玉,希望有人能提出更为有效的改进.本次开源的代码可读性较强,也有较高的扩展性,本人

本文是对xing_NLP中的用N-gram语言模型做完型填空这样一个NLP项目环境搭建的一个说明,本来想写在README.md中.第一次用github中的wiki,想想尝试一下也不错,然而格式非常的混乱,自己都满意,所以先在博客园记录一下,等github博客搭建成功了再说. 1. 操作系统: 作为programer,linux自然是首先选择,ubuntu,centos等等都可以.我用的是CentOS7.3,之前用Centos6.5各种报错,建议装最新版的linux系统,何为最新版?2016年以后

BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示.与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示.因此,预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调(fine-tuning),适用于广泛任务的最先进模型的构建,比如问答任务和语言推理,无需针对具体任务做大幅架构修改. 一.BERT是如何进行预训练 pre-training的? BERT 用了两个步骤,试图去正确地训练模型的参数. 1)第一个步骤是把一篇文章中,15% 的词

英语学习APP的案例分析 我们生活中很多时候要和软件打交道,大家上课开小差时候玩的手机游戏,买火车票的网站,互相联系用的微信.QQ,等等都是软件,都很值得分析.你为何成为它们的用户?它们的团队做对了什么,做错了什么?如果你来做,会做得更好么?通过各种案例分析,评测,辩论,总结,我们就能看到软件工程的原则在实践中的种种体现,学好软件工程,帮助我们在实践中做得更好. 本次实验要求下载必应词典并进行测试分析,我选择的是Android客户端. 第一部分 调研, 评测 (软件的bug,功能评测,黑箱测试,

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

开发者的javascript造诣取决于对[动态]和[异步]这两个词的理解水平. 一. 一道考察异步知识的面试题 题目是这样的,要求写出下面代码的输出: setTimeout(() => { console.log(1) }, 0) new Promise((resolve, reject) => { console.log(2) for (let i = 0; i < 10000; i++) { i === 9999 && resolve() } console.log(

作者:./a.out链接:https://www.nowcoder.com/discuss/14022来源:牛客网 话说在牛客网上混迹了半年,也没啥拿的出手的贡献.现在基本上自己的校招生涯要告一段落,就把自己的经验总结拿出来分享下吧. 原文记录在个人的博客http://foocoder.github.io 欢迎来访- 校招准备之知识储备 讲到校招的知识储备,当然不同岗位是需求不不一样的,个人偏C++后台方向( 话说自己除了这个啥都不会 ),所以有相同方向的可以参考一下. 一般而言,面试的方向无非

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:

最后更新,6月21日收到录取通知书啦,感谢当初不曾放弃的自己: 更新一下状态: 3.3日 分数出来了,过了复试线. 最初写这篇博客的时候,是希望自己能够每天或者至少每周更新下自己的复习状态,这样能够确保自己能够按部就班的进行复习. 但是实际的情况是,自己的规划写完后,后面就是接连几个项目的连续开发,不要说正常的上下班了,有的时候周六都没有办法保证. 加上自己其实没有完全全身心的投入复习,跟女朋友玩玩耍耍吵吵闹闹的,其实浪费了不少时间. 真正的意识到自己要好好复习的时候已经十一月份了,当时公司准备

道阻且长 莫失本心      今天午睡醒来,发现自己发烧了.尽管穿的很厚,尽管今天的阳光如此明媚.身体还是由内而外地散发着冷意. 期末考已经结束了,接下来又是艰难而难忘的奥赛训练.(要到春节才能放假了) 晚上来到机房一点效率都没有,硬撑着头皮学了LCT(动态树),还没有写模板题就来写博客了. 本来NOIP结束后,有过要退役的想法的,后来在JC(我们的奥赛教练)鼓舞下准备继续参加省队选拔赛. 毕竟也学了很多省选内容,不拼到最后怪可惜的.(本来都要转物理竞赛了) 上次写的一篇博客:——>重新启程 N

1. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. Bert最近很火,应该是最近最火爆的A

目录 简介 预训练任务简介 自回归语言模型 自编码语言模型 预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节 微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练 输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景 排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这

求职目标:NLP工程师 为什么想换工作? 除了技术相关书籍,我没读过太多其他类型的书,其中有一本内容短但是对我影响特别大的书--<谁动了我的奶酪>.出门问问是我毕业后的第一份工作,无论是工作内容还是团队氛围,我很满意在出门问问的工作,但是考虑到自己已经在出门问问工作了将近3年半,一直在从事人机对话NLU相关工作,我很难确定几年以后自己的能力和技术是否还有足够的竞争力?虽然继续在出门问问工作依然能够提升自己,但是我觉得如果换一个环境能够更大程度的提升自己,所以感觉是时候强迫自己去探索下一个&qu

1.列表 列表相当与C++中的数组,是有序的项目, 通过索引进行查找,但使用起来却方便很多,具体的操作看代码,自己实践一次就非常简单了. 注:列表一般用中括号“[ ]” #列表(数组) name_list = ['huahua','weiwei','jack','dabao'] name_list.append('wenyen') # 在后面加一个元素 # 例如 name_list.insert(1,"jack") name_list.count('jack') name_list.i

2015年12月份山大MBA备考心得 我在去年的12月26日参加了山大的MBA招生考试,在今年3月底参加了山大的复试,并被山大录取.初试英语70分,综合部分151,总分在今年的山大考生中是第16名:复试的成绩并不好,特别是英语口语糟糕的没底线,最后被录取的成绩应该是在60多名,尽管如此还是想说,考研的重点绝对在初试部分,下面说下初试的准备过程. 1.    准备好决心 现在MBA三年读下来,中等名气的学校也得10万左右,这是一个很大的投资,对于我这样想咸鱼翻身的屌丝来说更是如此.自己为啥要读MB

原创作者 | 苏菲 论文题目: Prompt-free and Efficient Language Model Fine-Tuning 论文作者: Rabeeh Karimi Mahabadi 论文地址: https://openreview.net/pdf?id=6o5ZEtqP2g 提示学习(Prompt-learning)被誉为自然语言处理的"第 4 种范式",它可以在少样本甚至零样本的条件下,通过将下游任务修改为语言生成任务来获得相对较好的模型. 但是,传统的提示学习需要针对

游戏网址 说在前面 答案错误页面 nazo.io/wrong 攻略 第0关 谜.io 纯粹是欢迎你来游戏. 所以他给你的start就是答案. 第1关 欢迎 它用灰体字写了key: welcome 直接填welcome就是答案. 第2关 规则 题目: 每关 key 由小写字母.数字组成,不含空格 注意到 key 对应了一个 \(javascript\) 操作,点击它. 看到 key: gotcha,填 gotcha 即可. 第3关 从右往左念 将英文倒过来 key is where,所以填wher