Comprehension

APER: AdaPtive Evidence-driven Reasoning Network for machine reading comprehension with unanswerable

APER:AdaPtiveEvidence-drivenReasoningNetworkformachinereadingcomprehensionwithunanswerablequestions动机贡献做法实验论文全文链接Thisisthepaperthatpublishedin2021Knowledge-BasedSystem.ImpactFactor,8.038(2020).动机在解决不可
彭伟_02·2022-12-06 18:17

Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction 论文阅读

BidirectionalMachineReadingComprehensionforAspectSentimentTripletExtraction南开大学AAAI2021论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.07665.pdf代码地址:https://github.com/NKU-IIPLab/BMRC1.摘要1.1任务描述&建模方面情感三重提取(ASTE)旨在从评论
CodeWang_NC·2022-11-30 05:29

Multi-hop Reading Comprehension through Question Decomposition and Rescoring 论文笔记

Multi-hopReadingComprehensionthroughQuestionDecompositionandRescoring2019年的一篇在Hotpot数据集上进行实验的文章，由UW和AllenAI共同发表。Overview这篇文章是在HotpotQA数据集提出后发表的，针对HotpotQA所提出的复杂问题多跳推理任务提出解决方案。本文所提出的模型叫做DECOMPRC，核心在于DE
lzk_nus·2022-11-25 15:57

Elixir - comprehensions

comprehension基础使用功能：允许我们快速构建一个可枚举的或是位串的数据结构。
小鸟爱吃米·2022-07-18 16:59

论文笔记 EMNLP 2020|Reading the Manual-Event Extraction as Definition Comprehension

文章目录1简介1.1创新2任务定义3方法4模型5实验1简介论文题目：ReadingtheManual-EventExtractionasDefinitionComprehension论文来源：EMNLP2020论文链接：https://aclanthology.org/2020.spnlp-1.9.pdf1.1创新提出一个新的事件抽取方法，通过使用bleachedstatements来利用注释指南
hlee-top·2022-03-30 07:04

Python列表操作-推导式（List Comprehension)

Python列表操作-推导式（ListComprehension)1.1列表推导式的一般情况列表推导式的一般语法结构：new_list=[xforxiniterable]**其中的iterable表示可迭代的对象，包括字符串（str）、列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set），以及生成器（generator）等。下面举例说明：1.1.1迭代对象为字符串str#迭代对象
Bruce_Liuxiaowei·2022-03-20 00:28

Python的列表推导（List Comprehension）

《Python编程的术与道：Python语言入门》视频课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/27845列表推导（ListComprehension）什么是列表推导？列表推导是一种通过对迭代器中的每个元素应用表达式来构建新列表的方法。（Listcomprehensionisawaytobuildanewlistbyapplyinganexpressionto
bai666ai·2022-02-20 09:27

Day3‖2020吾微冬训营之魔法学院

今天的听写又换了种形式~从简单的字母组合，到单词，到高频词，到复杂的词，都不在话下哟~吾微英文济南卓阅校区吾微英文济南卓阅校区新的故事读起来，熟悉了套路的你们拿来就做，无论是comprehension还是
吾微英文·2022-02-18 10:57

机器阅读理解

机器阅读理解---machinereadingcomprehension参考：https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/machine-text-comprehension
郭少悲·2022-02-11 12:01

单词脑洞十一 372-414

编的不好，请多多comprehension（理解）。留在jungle（生死地带）ornot？
d75590ab19ce·2021-06-19 07:06

第二单元复盘

短语和语法进行学习视听说:描述一个人物要先从身高和发型出发，其次才是面部特征，比如眼睛，鼻子等等2.心选单词occasionally,emotion,masculine,highlight视听说:remarkably,comprehension
20行管2班20孙慧慧·2021-06-10 08:34

2016 Multi-Perspective Context Matching for Machine Comprehension

2016Multi-PerspectiveContextMatchingforMachineComprehension[5]摘要之前的机器阅读数据集因为规模太小以致于难以训练端到端的深度学习模型，或者难以评估当前机器阅读技术的能力。最新发布的SQuAD数据集缓解了这些限制(alleviatestheselimitation)，并提供了发展更多现实的阅读理解模型(realisticMCmodels)
Eukaring·2021-06-10 04:48

第二单元复盘日志

从本单元中我学到的最重要的概念精读：1）议论文的结构2）虚拟语气的用法视听说：更深层次的描述人的特征以及描述特征的严谨性2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词精读：advantage、extreme、confident、comprehension
行管一班毛丹凤·2021-06-08 17:02

论文笔记|Document Modeling with Graph Attention Networks for Multi-grained Machine Reading Comprehension

作者：迪单位：燕山大学论文地址代码地址论文来源：ACL2020前言  由于最近的工作想要利用图结构解决问题，因此分享此文的目的是想与大家探讨如何使用图结构表达文章信息。概述  机器阅读理解是模型在理解文本后，根据相应的问题找出对应的答案。NQ(NaturalQuestions)是一项新的机器阅读理解任务，它包括长答案（通常是一段话）与短答案（长答案中的实体）。数据集如下图所示。  尽管现存的模型在
期待成功·2021-05-13 09:35

End-to-End Answer Chunk Extraction and Ranking for Reading Comprehension

论文摘要论文目的Thispaperproposesdynamicchunkreader(DCR),anend-to-endneuralreadingcomprehension(RC)modelthatisabletoextractandrankasetofanswercandidatesfromagivendocumenttoanswerquestions.这篇文章提出了一种端对端的神经网络阅读理
fishmemory·2021-05-07 15:32

Python-递推式构造链表(List comprehension)

Python-递推式构造链表(Listcomprehension)格式alist=[expresionforiteminlist(ifcondition)]其中ifcondition可以省略示例even=[xforxinrange(0,11)ifx%2==0]#10以内的偶数six=[(x,y)forxinrange(20)foryinrange(20)ifx*y%6==0andx
Mr_Normal·2021-05-01 15:42

《Recurrent Chunking Mechanisms for Long-Text Machine Reading Comprehension》--论文分享

作者：Sjw时间：2021年4月30日今天要分享的是来自ACL2020的一篇论文，作者是：HongyuGong,YelongShen,DianYu,JianshuChen,DongYu目录1.解决的问题2.方法2.1循环机制2.2基于强化学习的分段策略3.实验1.解决的问题现在的机器阅读理解模型大多数都是使用预训练模型（例如BERT）对文档和问题的联合上下文信息进行编码。但是这些基于transfo
期待成功·2021-04-30 07:20

掌握11个技巧让你编写出更好的Python代码

以下是所有技巧的概述:1)使用enumerate()而不是range(len())进行迭代2)使用列表comprehension代替原始的for循环3)使用内置的Sort()方法对复杂的迭代进行排序4)
Python小辰·2021-04-19 12:50

翻译：《实用的Python编程》02_06_List_comprehension

目录|上一节(2.5collections模块)|下一节(2.7对象模型)2.6列表推导式一个常见的任务是处理列表中的项（译注：元素）。本节介绍列表推导式，完成此任务的强大工具。创建新列表列表推导式通过将操作应用于序列的每一个元素来创建新列表。>>>a=[1,2,3,4,5]>>>b=[2*xforxina]>>>b[2,4,6,8,10]>>>再如:>>>names=['Elwood','Jak
·2021-04-06 18:14

2018211211孔存凤

1，从本篇文章／音频／视频中我学到的最重要的概念①读文章不要总想着翻译，要学会断句comprehension②speakingskills2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词sow.v.播种
旅管二11孔存凤·2021-03-11 06:23

翻译：《实用的Python编程》02_06_List_comprehension

目录|上一节(2.5collections模块)|[下一节(2.7对象模型)]()2.6列表推导式一个常见的任务是处理列表中的项（译注：元素）。本节介绍列表推导式，完成此任务的强大工具。创建新列表列表推导式通过将操作应用于序列的每一个元素来创建新列表。>>>a=[1,2,3,4,5]>>>b=[2*xforxina]>>>b[2,4,6,8,10]>>>再如:>>>names=['Elwood',
·2021-02-25 17:56

Bi-directional Cognitive Thinking Network for Machine Reading Comprehension 论文阅读

面向机器阅读理解的双向认知思维网络专知阅读链接摘要本文从互补学习系统理论的角度提出了一种新的阅读理解双向认知知识框架（BCKF）。它旨在模拟大脑中两种回答问题的思维方式，包括逆向思维和惯性思维。为了验证该框架的有效性，我们设计了一个相应的双向认知思维网络（BCTN），对文章进行编码，生成一个给定答案（问题）的问题（答案），并对双向知识进行解耦。该模型具有逆向推理的能力，有助于惯性思维产生更准确的答
彭伟_02·2021-02-15 14:00

2018-10-26 复盘

视频中我学到的最重要的概念comprehensionisthemostimportantskillforme2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词takepainstodosth煞费苦心做comprehension
土管105陈娟·2020-10-10 01:36

计算广告（1）：计算广告基础

广告有效性原理上图所示有效性模型把广告的信息接收过程分为选择（selection）、解释（interpretation）与态度（attitude）三个大阶段，或者进一步分解为曝光（exposure）、关注（attention）、理解（comprehension
weixin_30887919·2020-09-17 02:34

列表推导式 list comprehension

列表推导式listcomprehension列表推导式是用可迭代对象依次生成带有多个元素的列表的表达式作用：用简易方法生成列表语法:[表达式for变量in可迭代对象]或[表达式for变量in可迭代对象if真值表达式]例：[1,4,9,16,25,....81]L=[]forxinrange(1,10):L.append(x**2)#用列表推导式生成:L=[x**2forxinrange(1,10)
愿心流·2020-09-16 03:45

AoA Net——Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension论文笔记

这篇论文是哈工大与科大讯飞联合实验室发表的。被2017ACL收录，之前的《ConsensusAttention-basedNeuralNetworksforChineseReadingComprehension》这篇文章也是，2016年发表，本篇就是在这篇论文的基础上进行改进的。1、MotivationCASReader模型[1]（ConsensusAttentionSumReader）只考虑了q
彭伟_02·2020-09-13 15:44

list dict set comprehension 列表推导式 （字典推导式，集合推导式）

从一个list生成新的list[word.upper()forwordin'hellOworlD!']简单的语法，如果不用listcomprehension,则要用更长的代码。返回了一个字符list，可以用join方法连接成字符串。字典和集合推导：改个括号就好了集合{iforiinrange(9)}字典{i:i*2foriinrange(9)}想着怎么实现过滤功能呢？毕竟列表生成式是可以取代fil
aman0907·2020-09-12 19:46

Machine Reading Comprehension: The Role of Contextualized Language Models and Beyond

机器阅读理解（MRC）旨在教机器阅读和理解人类语言，这是自然语言处理（NLP）的长期目标。随着深度神经网络的爆发和上下文语言模型（contextualizedlanguagemodels-CLM）的发展，MRC的研究经历了两个重大突破。作为一种现象，MRC和CLM对NLP社区有很大的影响。在本次调查中，我们提供了有关MRC的全面，比较性综述，涵盖了有关以下方面的总体研究主题：1）MRC和CLM的起
akon_wang_hkbu·2020-09-11 00:01

安卓权限：用户的注意力、理解和行为

AndroidPermissions:UserAttention,Comprehension,andBehaviorAndroid’spermissionsystemisintendedtoinformusersabouttherisksofinstallingapplications.Whenauserinstallsanapplication
曹纪乾·2020-09-10 17:24

单词脑洞二 38-71

编的不好，请多多comprehension（理解）。
d75590ab19ce·2020-08-24 12:24

r-net:machine reading comprehension with self-matching networks

文章目录1.模型概述2.passage和question编码层3.GatedAttention-basedRNN4.Self-MatchingAttention5.outputlayer6.源码和参数参考链接我觉得这篇文章的文笔真的有点不敢恭维，首先向量矩阵的维度不说清楚还能脑补，但是这边前后不同层之间用一样的变量名是什么意思啊(这么说出来会不会被MSRA鄙视，以后的简历都过不了了，ORZ)，本文
蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-08-24 10:09

最新Machine Reading Comprehension数据集和方法总结

这篇文章是我的MachineReadingComprehension相关论文的阅读笔记，归纳介绍了一些最新的MRC的数据集和方法，如有写的不对的地方，欢迎指正。一、数据集1、datasetswithextractiveanswers(1)SQuAD(2)CNN/DailyMail(3)CBT(4)NewsQA(5)TriviaQA(6)WIKIHOP2、datasetswithdescriptiv
中二小苇·2020-08-24 10:57

HDU4990 Reading comprehension【矩阵快速幂】

ReadingcomprehensionTimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:32768/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):2334AcceptedSubmission(s):959ProblemDescriptionReadtheprogrambelowcarefullythenanswerthequ
海岛Blog·2020-08-24 10:07

Reading comprehension

题意:Fi满足:if(i&1)ans=(ans*2+1)%m;elseans=ans*2%m;,给出n,m，问Fn为多少。当i为奇数时,Fi=4F(i-1)+1,当j为偶数时，Fj=4F(j-1)+2.我们可以得到这样一个关系：#include#include#include#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;constintN=2e5+10;i
donname·2020-08-24 06:09

NTT Masque: 多风格生成式阅读理解（Multi-Style Generative Reading Comprehension）

文章目录问题形式化提出的模型问句-段落阅读器（Question-PassagesReader）词向量层共享编码层双重注意力建模编码层段落排序（PassageRanker）可问答分类器（AnswerPossibilityClassifier）答案句解码器（AnswerSentenceDecoder）词向量层注意力解码器层多源指针生成器损失函数附录：实验数据【Reference】1.Multi-Sty
十里清风·2020-08-24 02:38

Simple and Effective Multi-Paragraph Reading Comprehension读书笔记

发表于ACL2018从paragraphQA到多paragraphQA有两种常用方法：pipeline方法先选取一个paragr，再用paragraphQA；confidence方法对所有paragraph都找答案并给出置信度，最后输出最高的。但后者较难训练。本文首先改进了pipeline方法，再结合confidence方法，取得了STOA的效果。用TF-IDF+classifier选取parag
「已注销」·2020-08-23 07:26

【复习】Listening and Reading Comprehension

短对话M:Whydoyoudeclarethenewsthatyou'repregnantonyourblogdirectly?W:I'msoexcitedthatIwanttosharethisgoodnewswiththepeoplewholoveme,butIalsohopeallmyfanscanrespectmyprivacyatthisspecialtime.Q:Howdidthewo
bbqub·2020-08-23 06:32

Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale

《CognitiveGraphforMulti-HopReadingComprehensionatScale》这篇文章是清华和阿里巴巴共同发表在2019acl上面。主要是从推理能力和可解释性方面结合预训练语言模型以及图神经网络，构造了CogQA。在hotpotqa数据集上面取得了很好的效果。分以下四部分介绍：MotivationModelExperimentDiscussion1、Motivati
彭伟_02·2020-08-23 05:33

Simple and Effective Curriculum Pointer-Generator Networks for Reading Comprehension阅读笔记

《SimpleandEffectiveCurriculumPointer-GeneratorNetworksforReadingComprehensionoverLongNarratives》这篇文章是发表在2019年ACL上的，主要是针对narrativeQA数据集得到了SOTA效果。数据集介绍可见分以下四部分介绍：MotivationModelExperimentDiscussion1、Mot
彭伟_02·2020-08-23 05:33

C - Reading comprehension 二分法 求等比数列前N项和

Readtheprogrambelowcarefullythenanswerthequestion.#pragmacomment(linker,"/STACK:1024000000,1024000000")#include#include#include#include#include#includeconstintMAX=100000*2;constintINF=1e9;intmain(){in
aocan6909·2020-08-23 05:29

计算广告（二）：计算广告基础

3.理解（comprehension）：要让用户能够理解广告所要传达的主要信息。4.接受（acceptance）：要让用户接受
王建文·2020-08-23 04:27

Simple and Effective Multi-Paragraph Reading Comprehension

ACL2018SimpleandEffectiveMulti-ParagraphReadingComprehensiongithub背景本文是华盛顿大学和艾伦研究所发表在ACL2018年上的工作，它主要关注的问题是阅读理解（ReadingComprehension），并提出了一种处理整篇文档作为输入的段落型QA模型。现有的模型虽然可以在短文档QA问题上取得不错的效果，但是模型却并不具有很好的放缩性
Forlogen·2020-08-23 04:53

【论文笔记】Simple and Effective Multi-Paragraph Reading Comprehension

概述对于多段落的文章来说，我们主要有两种方法筛选出文章中最有可能包含答案的段落，然后将这个段落送入模型当中，最后得到答案的位置标签将文本每个段落都送入到模型当中，得到每个段落的答案位置并通过相关算法得到置信度的打分，选择分高的作为答案在这篇论文中提出了一种结合以上两种方法的模型从文档中抽取多个段落，并使用了一个能输出全局对错的目标函数，要求模型生成全局正确的输出。为每个段落计算准确置信度分数。方法
要努力的鱼～·2020-08-23 04:27

【一起读ACL论文】Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension

一种针对完形填空式阅读理解的模型。综合来看，大概是双向考虑了文档->提问和提问->文档的关系。思想和实现都是非常简单的，从实验结果来看效果不错。而且也容易扩展到其他模型上。整个模型如上图所示。大概分为三个部分：和传统模型类似，先把Document和Query都embedding出来（用的是GRU）。根据向量表示计算出一个矩阵表示，记为Pair-wiseMatchingScore.表示查询的词语和文
say_c_box·2020-08-22 13:33

Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale(ACL2019) 阅读笔记及代码解析

1.摘要提出了一个新的CogQA框架来解决web文档中的多跳问题。该框架以认知科学中的双过程理论为基础，通过协调隐式提取模块（系统1）和显式推理模块（系统2），在迭代过程中逐步构建认知图。在给出准确答案的同时，我们的框架还提供了可解释的推理路径。具体地说，我们的1基于BERT和图形神经网络（GNN）的实现可以有效地处理HotpotQA-fullwiki数据集中的数百万个多跳推理问题文档2.研究背景
智商25的憨憨·2020-08-22 12:06

[ICLR2017] Bi-Directional Attention Flow for Machine Comprehension

本文只给出了Context2Query和Query2Context部分的理解两部分只是对相似性矩阵S\bold{S}S∈\in∈RT∗J\mathbb{R}^{T*J}RT∗J进行进一步处理,我觉得有书写错误，如果看Figure1可知应该修改为S\bold{S}S∈\in∈RJ∗T\mathbb{R}^{J*T}RJ∗T。Context-to-QueryAttention：这一部分主要针对该绿色小
小妖精Fsky·2020-08-22 03:37

单词脑洞十二 415-441

编的不好，请多多comprehension（理解）。
d75590ab19ce·2020-08-21 12:07

复盘日志

1.从本篇文章／音频／视频中我学到的最重要的概念①读文章不要总想着翻译，要学会断句comprehension②speakingskills2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词sow.v.播种
土管二班33普梦伟·2020-08-19 19:13

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/2018/04/21/Teach-Machine-to-Comprehend-Text-and-Answer-Question-with-Tensorflow/https://hanxiao.github.io
bineleanor·2020-08-19 06:57

Bidirectional attention flow for machine comprehension论文笔记

##Bidirectionalattentionflowformachinecomprehension论文笔记attention可以让系统重点关注一个部分，这和QA相关。之前的attention的特征有：计算特征的权值是为了提取上下文中最相关的信息；attention的权值是变化的，是前一个时间点向量的函数；通常是单向的。BIDAF用到了字符级，单词级，以及上下文级别的embedding，是细粒度
EagleEyeKestrel·2020-08-18 09:13
上一页 1 2 3 4 5 6 7 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他