机器阅读理解第3页

Bert

从word2vec,ELMo到BERT(2).从WordEmbedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史1.前言还记得不久之前的机器阅读理解领域，微软和阿里在SQuAD上分别以R-Net

人鱼线·2020-08-24 01:14

首个中文多项选择阅读理解数据集：BERT最好成绩只有68%，86%问题需要先验知识...

数据集C3机器阅读理解最大的挑战就是回答需要先验知识的问题。而且中文

QbitAl·2020-08-23 23:35

初识机器阅读理解（Machine Reading Comprehension）

机器阅读理解任务理解与文献查阅参考博客：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-26-10https://hanxiao.github.io/2018/04

bineleanor·2020-08-19 06:57

神经机器阅读理解-入门介绍篇

机器阅读理解（MachineReadingComprehension,MRC）任务主要是指让机器根据给定的文本回答与文本相关的问题，以此来衡量机器对自然语言的理解能力。

MeteorMan99·2020-08-17 16:20

清华 NLP 团队推荐：必读的77篇机器阅读理解论文

https://mp.weixin.qq.com/s/2VhgEieBwXymAv2qxO3MPw【导读】机器阅读理解(MachineReadingComprehension)是指让机器阅读文本，然后回答和阅读内容相关的问题

喜欢打酱油的老鸟·2020-08-15 09:12

机器阅读理解 | (1) 智能问答概述

本篇博客主要基于微软亚洲研究院段楠老师的《智能问答》第一章概述进行整理。智能问答(QuestionAnswer,QA)旨在为用户提出的自然语言问题自动提供答案，得益于大数据、硬件计算能力提高(GPU、TPU)以及自然语言处理和深度学习技术的进步，近来年取得了飞速发展，其应用场景(如搜索引擎、智能语音助手)更加贴近人们的日常生活。目录一.历史沿革1.受限领域问答2.开放领域问答二、自然语言问题分类三

CoreJT·2020-08-08 02:28

BERT模型介绍

BERT模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％）

weixin_30695195·2020-08-06 13:34

2021秋招-机器阅读理解整理

机器阅读理解整理经典模型整理笔记后Bert时代机器阅读理解后续自己论文整理已经分类整大的实验室:UCLMRC_Group:AI2:微软:THU:PKU:数据集文章ROPES|ReasoningOverParagraphEffectsinSituationsarXiv

LBJ_King2020·2020-08-06 12:28

Coarse-Grain Fine-Grain Coattention Network for Multi-Evidence Question Answering

ICLR2019Coarse-GrainFine-GrainCoattentionNetworkforMulti-EvidenceQuestionAnswering背景本篇文章所关注的问题是机器阅读理解

Forlogen·2020-08-02 15:15

(含源码)「自然语言处理(NLP)」Question Answering(QA)论文整理(六)

来源:AINLPer微信公众号（每日更新…）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-07-24引言：本次整理的论文还是主要偏向于机器阅读理解的问答（MRC-QA），其中主要涉及到双向注意流

yinizhilianlove·2020-08-01 08:27

机器阅读理解整理

机器阅读理解整理经典模型整理笔记后Bert时代机器阅读理解后续自己论文整理已经分类整大的实验室:UCLMRC_Group:AI2:微软:THU:PKU:数据集文章ROPES|ReasoningOverParagraphEffectsinSituationsarXiv

路啦路·2020-07-30 11:44

15 分钟搭建一个基于XLNET的文本分类模型——keras实战

今天笔者将简要介绍一下后bert时代中一个又一比较重要的预训练的语言模型——XLNET，下图是XLNET在中文问答数据集CMRC2018数据集（哈工大讯飞联合实验室发布的中文机器阅读理解数据，形式与SQuAD

文宇肃然·2020-07-28 23:39

机器阅读理解首次超越人类！云从刷新自然语言处理新纪录

近日，云从科技和上海交通大学在自然语言处理领域取得重大突破，在卡内基-梅隆大学发起的大型深层阅读理解任务数据集RACE数据集上登顶第一，并成为世界首个超过人类排名的模型。云从科技与上海交通大学首创了一种阅读信息匹配机制——DCMN模型，使机器的正确率达到72.1%，较之前最好结果（67.9%）提高了4.2个百分点，并在高中测试题部分首次超越人类69.4%的成绩。有种题型叫“阅读理解”不管是中文、英

只想做一个好人而已·2020-07-16 04:47

NLP 作业：机器阅读理解（MRC）综述

本文主要是我的NLP作业——机器阅读理解的综述，内容很少涉及到模型的具体架构和相关理论的证明，而是注重于机器阅读理解发展历程，大体上有哪几类模型，并且讲解几个经典模型的特点以及它改进了之前模型的什么缺点

棉花糖灬·2020-07-15 13:26

简评《A Thorough Examination of the CNN/Daily Mail Reading Comprehension Task》

论文来源：ACL2016作者：DanqiChenandJasonBoltonandChristopherD.ManningComputerScienceStanfordUniversity问题：机器阅读理解问题

gera·2020-07-14 04:27

R-NET: 基于深度神经网络的端到端系统（微软亚洲研究院-阅读理解）

为了研究机器阅读理解的问题，包括韦福如和杨南等在内的研究团队试图去建模人做阅读理解的过程。他们采用了R-NET，一个多层的网络结构，分别从四个层面对整个阅读理解任务的算法进行了建模。

小知识传送门·2020-07-12 05:18

【论文】Match-LSTM 机器阅读理解

《MachineComprehensionUsingMatch-LSTMandAnswerPointer》这篇论文介绍了一种端到端解决机器阅读理解问答任务的方法，结合了Match-LSTM和PointerNet

cookie_17·2020-07-12 03:33

【SCIRLab】ACL20 基于图注意力网络的多粒度机器阅读理解文档建模

论文名称：DocumentModelingwithGraphAttentionNetworksforMulti-grainedMachineReadingComprehension论文作者：郑博，文灏洋，梁耀波，段楠，车万翔，姜大昕，周明，刘挺原创作者：郑博论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.599.pdf代码链接：https:/

zenRRan·2020-07-11 16:27

机器阅读理解（MRC）和问答（QA）在信息抽取中的应用

一机器阅读理解（MRC）、问答系统（QA）与信息抽取最近实体关系抽取任务和命名实体识别任务的SOTA模型排行榜中，有很多模型使用到了机器阅读理解（MRC）和问答系统（QA）中思想和方法，如HBT、ETL-span

iceburg-blogs·2020-07-11 05:20

【技术分享】BERT系列（三）-- BERT在阅读理解与问答上应用

原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1465005机器阅读理解和问答是自然语言处理领域的一个火热主题。该任务旨在让机器像人类一样阅读理解。

腾讯智能钛机器学习平台·2020-07-10 00:55

论文浅尝 | 如何利用外部知识提高预训练模型在阅读理解任务中的性能

链接：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1226/近年来，机器阅读理解已经逐渐发展为自然语言理解方向的主流任务之一。

开放知识图谱·2020-07-09 12:49

全面超越人类！Google称霸SQuAD，BERT横扫11大NLP测试

在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中，GoogleAI团队新发布的BERT模型，交出了一份惊人的成绩单。在斯坦福大学这个著名的测试中，全面超越人类表现。在全部两个衡量指标上，全面超越人类表现。

量子位·2020-07-09 02:47

机器这次击败人之后，争论一直没平息 | SQuAD风云

SQuAD风云机器阅读理解，是一场竞争激烈的比拼。竞技场是SQuAD。尤其是中国团队开始“刷榜”之后。过去一年，大部分时间都是科大讯飞团队和微软不同团队的竞争。7月微软登顶，8月科大

量子位·2020-07-09 02:15

中国AI终于领先世界：阿里巴巴AI模型在SQuAD比赛中破纪录

whale52hertz·2020-07-09 00:41

阿里技术又破世界纪录：机器阅读理解力首次超过人类！

1月11日，由斯坦福大学发起的机器阅读理解领域顶级赛事SQuAD刷新排名，令业界振奋的是人工智能的阅读能力历史上首次超越人类。

煊琰·2020-07-08 19:27

【重磅】机器阅读理解终于超越人类水平！权威竞赛排名中国霸榜，阿里、MSRA、腾讯前二...

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>2018年1月3日，微软亚洲研究院的r-net率先在SQuADmachinereadingcomprehensionchallenge上达到82.650，这意味着在ExactMatch(精准匹配)指标上首次超越人类在2016年创下的82.304。我有几张阿里云幸运券分享给你，用券购买或者升级阿里云相应产品会有特惠惊喜哦！把想要买的产品的幸运券都

weixin_34146805·2020-07-08 17:57

阿里巴巴人工智能阅读能力首超人类水平

这个比赛构建了大规模机器阅读理解数据集，里面包含了原文、问题和答案三个部分，其中文章来源于维基百科，问题和答案通过众包的方式，让标注人员提出最多5个基于文章内容的问题并提供正确答案，且答案出现在原文

Winsdons·2020-07-06 17:18

朱晨光-机器阅读理解：算法与实践读书笔记《第2章自然语言处理基础》

朱晨光-机器阅读理解：算法与实践读书笔记《第2章自然语言处理基础》文本分词文本分词基本概要分词方法字节对编码BPEBPE的基本原理BPE的优缺点BPE的应用词向量独热编码分布式编码word2vecskip-gram

禅心001·2020-07-06 07:20

深度学习解决机器阅读理解任务的研究进展

关于阅读理解，相信大家都不陌生，我们接受的传统语文教育中阅读理解是非常常规的考试内容，一般形式就是给你一篇文章，然后针对这些文章提出一些问题，学生回答这些问题来证明自己确实理解了文章所要传达的主旨内容，理解地越透彻，学生越能考出好的成绩。如果有一天机器能够做类似于我们人类做阅读理解任务，那会发生什么呢？很明显教会机器学会阅读理解是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一。如果哪一天机器真能具备相当高

2014wzy·2020-07-05 18:37

Read + Verify: Machine Reading Comprehension with Unanswerable Questions翻译

摘要对于无法回答问题的机器阅读理解旨在当无法推断出答案时放弃回答。除了提取答案外，以前的工作通常去预测一个额外的“无答案”概率，从而去检测无法回答情况。

nopSled·2020-07-02 17:02

【论文笔记】Bidirectional Attention Flow for Machine Comprehension（2017）

这篇论文提出了经典的BiDAF模型，即使现在BERT出现，但这篇论文提出的模型仍是具有参考价值，并且这篇论文中对模型和注意力机制进行了详细的探究，帮助我们加深理解整个机器阅读理解过程。

mottled233·2020-07-02 12:36

bert4keras在手，baseline我有(附百度比赛Baseline代码)

百度的“2020语言与智能技术竞赛”开赛了，今年有五个赛道，分别是机器阅读理解、推荐任务对话、语义解析、关系抽取、事件抽取。

Congqing He·2020-07-02 02:22

【阅读笔记】机器阅读理解（中）——架构篇

文章目录一、MRC模型架构总体架构编码层词表向量字符编码上下文编码交互层互注意力自注意力上下文编码输出层多项式选择答案生成区间式答案自由式答案生成注意力机制的应用拷贝生成机制二、常见MRC模型BiDAFR-net融合网络单词历史全关注注意力总体架构关键词检索与阅读模型（ET-RR）检索器阅读器三、预训练模型与迁移学习基于翻译的PTM——CoVe基于语言模型的ELMo生成式PTM——GPTtrans

changreal·2020-07-01 19:59

【阅读笔记】机器阅读理解书阅读（上）——基础篇

机器阅读理解书阅读（上）——基础篇书本来自朱晨光的《机器阅读理解：算法与时间》文章目录机器阅读理解书阅读（上）——基础篇数据集设计高质量的数据集自然语言处理基础分词中文分词英文分词字节对编码BPE词向量命名实体

changreal·2020-07-01 19:29

论文浅尝 | 机器阅读理解中常识知识的显式利用

链接：https://arxiv.org/pdf/1809.03449.pdf动机机器阅读理解(MRC)和人类进行阅读理解之间还存在差距，作者认为主要体现在对于数据的需求和噪声鲁棒性上，人类往往拥有大量的常识性知识

开放知识图谱·2020-07-01 13:16

综述 | 知识图谱实体链接：一份“由浅入深”的综述

作者丨Nicolas单位丨追一科技AILab研究员研究方向丨信息抽取、机器阅读理解本文介绍实体链接（EntityLinking）这一技术方向，会先从最基础的概念讲起，然后对EL中的三个主要模块做一个清晰的梳理

开放知识图谱·2020-07-01 01:49

什么是机器阅读理解？跟自然语言处理有什么关系？

导读：机器阅读理解（MachineReadingComprehension，MRC）是一种利用算法使计算机理解文章语义并回答相关问题的技术。

大数据v·2020-06-30 19:12

MRC: 机器阅读理解

一.引言机器阅读理解是近期自然语言处理领域的研究热点之一，也是人工智能在处理和理解人类语言进程中的一个长期目标。

yscoder·2020-06-30 09:23

菜鸟笔记-DuReader阅读理解基线模型代码阅读笔记（一）—— 数据

机器阅读理解是可以让计算机读取、处理、理解自然语言文本，这是人工智能的核心能力之一。在下一代搜索引擎和智能客服产品中具有重要价值。百度在2017年发布了大规模的中文MRC数据集：DuReader。

青萍之默·2020-06-29 19:52

机器阅读理解总结

机器阅读理解总结引言本文主要是总结下自己最近学习到的机器阅读理解的相关知识。

自助者天助也·2020-06-29 17:30

智能问答与深度学习

item.jd.com/12479014.ht…ChatoperaCEO王海良与AI专家李卓桓博士等联合撰写的业界首本智能问答引擎方面的专业书籍，《智能问答与深度学习》不但介绍了自然语言处理、深度学习和机器阅读理解等基础知识

weixin_33787529·2020-06-28 05:41

ACL 2020 | 基于机器阅读理解框架的命名实体识别方法

AUnifiedMRCFrameworkforNamedEntityRecognition论文作者：XiaoyaLi,JingrongFeng,JiweiLi论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.11476.pdf本文提出使用基于机器阅读理解

mishidemudong·2020-06-26 21:34

机器阅读理解是什么？有哪些应用？终于有人讲明白了

作者：朱晨光1.机器阅读理解是什么机器阅读理解（MachineReadingComprehension，MRC）是一种利用算法使计算机理解文章语义并回答相关问题的技术。

php小小白呀·2020-06-26 17:00

深思考再度登顶“2019机器阅读理解竞赛”全球榜首，多场景落地未来可期

近日，由中国计算机学会（中国计算机领域最权威学会）、中国中文信息学会（人工智能自然语义理解最权威学会）和百度公司联合举办的“2019机器阅读理解竞赛”完美落幕。

shensikaoAI·2020-06-26 09:18

【NLP】详聊NLP中的阅读理解（MRC）

机器阅读理解，笔者认为他是NLP中最有意思的任务了。机器阅读一份文档之后，可以“理解”其中的内容，并可以回答关于这份文档的问题。听上去，有一种很强的“人工智能”的Feel。

言有三·2020-06-23 12:21

知识图谱实体链接：一份“由浅入深”的综述