CoQA

(含源码)「自然语言处理(NLP)」完全数据驱动对话系统&&新型知识感知图网络&&双向专注记忆网络

微信公众号（每日更新...）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-07-28引言：本次文章主要介绍了ERNIE-GEN(语言生成任务)、统一预训练语言模型(UniLM)、问答系统数据集(CoQA
Shu灬下雨天·2023-09-10 14:19

pytorch 对抗样本_【炼丹技巧】功守道：NLP中的对抗训练 + PyTorch实现

最近，微软的FreeLB-Roberta[1]靠着对抗训练(AdversarialTraining)在GLUE榜上超越了Facebook原生的Roberta，追一科技也用到了这个方法仅凭单模型[2]就在CoQA
weixin_39756273·2022-12-02 12:27

文本中的对抗学习 + pytorch实现

最近，微软的FreeLB-Roberta[1]靠着对抗训练(AdversarialTraining)在GLUE榜上超越了Facebook原生的Roberta，追一科技也用到了这个方法仅凭单模型[2]就在CoQA
吴彦蛆·2022-12-02 12:57

基于BERT进行抽取式问答

本文参与了SegmentFault思否征文「百度搜索技术创新挑战赛」，欢迎正在阅读的你也加入数据集CoQA是StanfordNLP在2019年发布的ConversationalQuestionalAnswering
·2022-11-30 13:22

基于BERT进行抽取式问答

本文参与了SegmentFault思否征文「百度搜索技术创新挑战赛」，欢迎正在阅读的你也加入数据集CoQA是StanfordNLP在2019年发布的ConversationalQuestionalAnswering
·2022-11-30 13:14

pytorch 对抗样本_【炼丹技巧】功守道：NLP中的对抗训练 + PyTorch实现

最近，微软的FreeLB-Roberta[1]靠着对抗训练(AdversarialTraining)在GLUE榜上超越了Facebook原生的Roberta，追一科技也用到了这个方法仅凭单模型[2]就在CoQA
weixin_39867509·2022-04-29 07:53

训练技巧 | 功守道：NLP中的对抗训练 + PyTorch实现

机器阅读理解最近，微软的FreeLB-Roberta[1]靠着对抗训练（AdversarialTraining）在GLUE榜上超越了Facebook原生的Roberta，追一科技也用到了这个方法仅凭单模型[2]就在CoQA
PaperWeekly·2022-04-29 07:51

Win10下搭建旷视提出的YOLOX(新一代anchor-free目标检测网络)并训练自定义CoCo格式数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/1CoQa8WjJ89gNfexK59Ewrw提取码：qhiv即使原始图像是长方形，在YOLOX的训练过程中博主也建议将原始图像resize到正方形
@会飞的毛毛虫·2022-02-14 07:18

自动问答技术简介与展望-犀牛鸟研学营 笔记

CoQA。2、预训练模型：BERT（重要
zjy997·2020-08-16 22:32

NLP：MRC常用数据集

QuestionAnswering|NLP-progress|OBR(AllenNLP)|SQuAD2.0|CoQA|Who-did-What|HotpotQA|MSMARCO|TriviaQA|GLUE
专心致志写BUG·2020-08-06 13:51

Language Models are Unsupervised Multitask Learners 笔记

当以文档和问题为条件时，语言模型生成的答案在CoQA数据集上达到55F1—在不使用127,000+训练示例的情况下匹配或超过4个基线系统
jing_jing95·2020-08-06 12:54

NLP论文解读：GPT-2

处理阅读理解任务时，GPT-2没有使用该task的标准训练集CoQA（127000+）进行fine-tuning，仍然好过4个baseline中的3个。
susu944866518·2020-08-04 01:46

对话黄学东：语音语言技术是镶在 AI 皇冠上的明珠

过去几年中，微软先后在newstest2017、SQuAD、CoQA等多个权威测试中率先使机器能力媲美人类水平，熟练掌握语音识别、翻译、对话的机器正在从“感知人工智能”转向“认知人工智能”，向着真正的人类智能迈进
微软研究院AI头条·2019-05-17 18:18

微软机器阅读理解系统性能升级，刷新CoQA对话式问答挑战赛纪录

近日，由微软亚洲研究院自然语言处理组与微软雷德蒙语音对话组研究员组成的团队，在斯坦福大学发起的对话式问答挑战赛CoQA（ConversationalQuestionAnsweringChallenge）
微软研究院AI头条·2019-05-06 12:17

【笔记1-1】基于对话的问答系统CoQA (Conversational Question Answering)

CoQA:AConversationalQuestionAnsweringChallenge（一）论文概述（摘要+简介）（二）目标任务（三）数据收集过程3.1数据收集界面3.2文章选取3.3收集多个答案
jessie_weiqing·2019-03-14 21:24
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