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1.中国科学院文献情报中心
中国科学院文献情报中心，又名中国科学院图书馆，经过50年的发展已经发展成为全国最大的专业图书馆，科学院和国家知识创新工程重要的基础设施，科学研究工作者向往的智慧驿站、科学殿堂。
2.Open Access Library
Open Access Library(OA图书馆)中所有的文章都来自顶级著名的出版商和数据库，可以满足各个领域学者的需求。同时，那些已经评审或者未发表的文章都可以在线查看，以此提供学术交流的机会。读者可以用关键字在Open Access Library(OA图书馆)搜索下载完整的PDF格式的文章，这是不需要注册和交任何费用的。
3.OA图书馆
OALIB 是Open Access(开放存取)图书馆的简称。是个公益性网站。OA图书馆让学者可以免费下载学术文献和论文，并在这个平台上发表自己的论文。它是最早提供Open Access数据库和资源的介绍和链接的索引站点。
4.中国科技论文在线
中国科技论文在线是经教育部批准，由教育部科技发展中心主办，针对科研人员普遍反映的论文发表困难，学术交流渠道窄，不利于科研成果快速、高效地转化为现实生产力而创建的科技论文网站。中国科技论文在线利用现代信息技术手段，，免去传统的评审、修改、编辑、印刷等程序，给科研人员提供一个方便、快捷的交流平台，提供及时发表成果和新观点的有效渠道。
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省级刊物：《民营科技》 主管单位：云南省科学技术厅 主办单位：云南省民办科技机构管委会 国际刊号：ISSN 1673-4033，国内刊号：CN 53-1125/N， 国家新闻出版总署收录、知网、维普、万方收录。 省级刊物：《科技资讯》 主管单位：山东省科技厅 主办单位：山东省技术开发服务中心 国际标准刊号：ISSN 1001-9960 国内统一刊号：CN 37-1021/N 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 省级刊物：《黑龙江科技资讯》 主管单位：黑龙江科协 主办单位：黑龙江省科学技术学会 国际标准刊号ISSN 1673-1328 国内统一刊号CN 23-1400/G3 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 国家级刊物：《文体用品与科技》 主管单位：国家轻工联合会 主办单位：全国文教体育用品资讯中心和中国文教体育用品协会 国际标准刊号：`ISSNI006-8902 国内统一刊号：CN11-3762/TS 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录 国家级刊物：《数字技术与应用》 主管单位：天津市中环电子资讯集团有限公司 主办单位：天津市电子仪表资讯研究所 国际标准刊号：ISSN 1007-9416 国内统一刊号：CN12-1369/TN 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 由于篇幅有限，中国期刊库就只介绍这么多科技期刊给大家，如果您还需要了解更多，或者您需要找我们快速发表论文的话，可以联络中国期刊库线上编辑。 中国期刊库---------论文发表，专业期刊论文发表网站
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论文的读书笔记
导语：读了一些优秀论文，大家有怎样的收获呢？以下是我整理的论文的读书笔记，供各位阅读和参考。
在《论儿童教育》中，蒙田详尽地从各个角度联系自己的亲身经历，说明了儿童教育的重要性。他的父亲便是他笔下那位因材施教，引导孩子读书的好老师，父亲对他独特的教育方式，便是中国正在大力提倡的素质教育。
我反复读了几遍，他先进的思想，独特的见解，让我禁不住肃然起敬。其中有三点给我留下了深刻的印象。
一是从小便给孩子提供学习外语的环境。蒙田回忆说：“父亲给我找了一个不懂法语，稍通拉丁语的德国人……父亲本人，以及我的母亲，仆人和侍女，陪我玩耍时，尽量用他们现学的拉丁语同我说话。”现在许多家长将孩子送往国外，也许他们的初衷并非如此，但结果却往往是造就了一个“中西结合”的人，这就是语言环境下的产物吧。而一些小学中，在提供了小班化教育的基础上，还聘请了外籍教师，在愉快自然的气氛下教学，孩子们一定会有不少收获。
二是当儿童在汲取知识的同时，他们过多的依赖父母，可这是最要不得的。学校培养的是能文能武，全面发展的人。蒙田说：“让他生活在野外，担惊受怕。”听起来，似乎有些不近人情，但也只是有惊无险，看看他本人能潇洒的活着，便不用担心了。
第三点，即今天社会普遍呼吁的“反对体罚”，显然这是针对教书育人的人。一想到教师队伍中的部分人对学生大呼小叫，拳脚相加，在这么稚嫩的身子上进行摧残，不觉得有愧吗？难怪蒙田认为“学校象座监狱”，看来没有耸人听闻，可那是几百年前的法国呀，中国的教育水平难道还只停留在那个阶段吗？当然不是了，现在的老师都能做到把学生当做自己的孩子一样爱护和关心，老师不再仅仅是教书育人，更要对学生美好灵魂进行塑造。作为班主任我已充分体会到只有真正从内心对每个学生充满爱，才能给予他们最好的'教育和影响。
从蒙田的思想我大受启发，只要有适当的教育方法和独特的教育技巧，要对学生进行成功的素质教育并不是纸上谈兵的事，完全是可能做到的，那就让我在实践中去试一试吧
说来惭愧，早就听说过于永正老师的大名，可是直到最近才有幸拜读了他的书籍——《于永正：我怎样教语文》。“行文简浅显，做事诚平恒”，这句话形容于老的书和人简直再恰当不过了。
《于永正：我怎样教语文》这本书每一篇章都触动了我的心灵，让我印象深刻，并在一定程度上对我的语文教学起到了启发指导的作用。在这里，我想着重谈谈其中《语文教育，应该为学生留下什么》这一篇章。
语文教师只有彻底明白语文教育应该为学生留下什么，才会真正把握语文教学的精髓。那么，语文教育，应该为学生留下什么？于老师结合自己受教育的经历告诉我们，语文教学教的不是课文而是语文！用教材教识字、教写字、教读书（包括朗读）、教表达，激发兴趣，培养习惯，所以，教学时，繁琐的分析和讲解没有必要，要把3500（识字量）和2500（会写）保住，把读和写抓住，一句话：要把语文的根本留住。于老师教语文，第一，十分重视朗读。第二，十分重视写字。第三，特别喜欢教作文。另外，于老师特别指出，在完成教学任务的同时，要善待学生，要给学生留下自由成长的时间和空间。是啊，在教学的时候，我更多的是希望学生朝着自己既定的目标发展，希望他们会写多少字，会背多少课文，能考多少分，然而，这些并不是成长的真正意义。
写到这，我突然想到，我能不能转变下教学方式，试着逐个击破，具体地说，就是教授生字词时，把每一单元的生字词集中在一块教学；教授朗读时，把每一单元的课文集中到一起讲解朗读方法。在接下来的教学中，我会以这种方式教授其中一单元。
不断学习，不断思考，不断尝试，希望有一天我真的会教语文了。
读书笔记，是指人们在阅读书籍或文章时，遇到值得记录的东西和自己的心得、体会，随时随地把它写下来的一种文体。古人有条著名的读书治学经验，叫做读书要做到：眼到、口到、心到、手到。这“手到”就是读书笔记。读完一篇文章或一本书后，应根据不同情况，写好读书笔记。常用的形式有： （一）提纲式。以记住书的主要内容为目的。通过编写内容提纲，明确主要和次要的内容。 （二）摘录式。主要是为了积累词汇、句子。可以摘录优美的词语，精彩的句子、段落、供日后熟读、背诵和运用。 （三）仿写式。为了能做到学以致用，可模仿所摘录的精彩句子，段落进行仿写，达到学会运用。 （四）评论式。主要是对读物中的人物、事件加以评论，以肯定其思想艺术价值如何。可分为书名、主要内容、评论意见。 （五）心得式。为了记下自己感受最深的内容，记下读了什么书，书中哪些内容自己教育最深，联系实际写出自己的感受。即随感。 （六）存疑式。主要是记录读书中遇到的疑难问题，边读边记，以后再分别进行询问请教，达到弄懂的目的。 （七）简缩式。为了记住故事梗概、读了一篇较长文章后，可抓住主要内容，把它缩写成短文。 不管写怎样的笔记，首先要读懂文章，这是基础。写读后感一般要先把文章主要内容做一个概括，然后根据自己选择的角度进行评论，或者评语言，或者评人物，只要是自己的看法即可。 读书笔记： 1、书名 2、作者 3、内容梗概 4、摘抄 5、感想 如果有兴趣你还可以添一些内容，比如说改写、提问等。切记：感想一定要比前四项写的都多，要不老师会K掉你的！
本篇论文关注的焦点在于多跳问答问题中，对于问题的拆分，在本文中，作者对问题的处理方法是将其分为多个子问题，其中这每个子问题通过一个单跳的阅读理解模型去解决回答问题，最后再将他们合并。将问题拆分作者使用的是对原问题进行跨度分割，根据问题的类型不同进行不同的处理，最后通过一个加权得到最后答案。 作者提出了DECOMPRC，这是一种用于多跳RC的系统，它将多跳问题分解为更简单的单跳子问题。 我们将子问题生成作为跨度预测问题，将模型训练在400个带标签的示例上可以生成高质量的子问题。 此外，DECOMPRC从分解评分步骤中获得了更多收益。 DECOMPRC在HOTPOTQA干扰项设置和完整的Wiki设置方面达到了最先进的水平，同时以子问题的形式为其决策提供了可解释的证据，并且在对抗性设置方面比强大的基线更强大。 回答复杂的问题对于人类来说是一项耗时的活动，需要推理和信息整合。最近在阅读理解方面的工作在回答简单问题方面取得了进展，但是解决复杂问题仍然是持续的研究挑战。相反，语义解析器已经成功地处理了组合性，但前提是该信息位于目标知识库中。在本文中，作者提出了一个新颖的框架，用于回答广泛和复杂的问题，假设使用搜索引擎和阅读理解模型可以回答简单的问题。我们建议将复杂的问题分解为一系列简单的问题，并从一系列答案中计算出最终答案 在本文中，作者提出了一个基于问题分解和与Web交互的新框架，用于回答复杂问题。 作者在此框架下开发了一个模型，并证明了该模型可以提高两个数据集上的复杂QA性能，并使用两个RC模型。 我们还发布了一个新的数据集COMPLEXWEBQUESTIONS，其中包括问题，SPARQL程序，答案和作者的模型收集的Web片段。 作者认为，该数据集将为质量保证和语义解析社区提供服务，推动对组成性的研究，并推动社区为质量保证提供整体解决方案。 在以后的工作中，作者计划对模型进行训练，直接从薄弱的监管（即表示法）中提取信息，并不仅要从网络中提取信息，还要从结构化信息源（例如网络表格和知识库）中提取信息。 在这项工作中，作者专注于复杂问题的语义解析，并提出了一种新颖的层次语义解析（HSP）方法，该方法利用复杂问题的分解性进行语义解析。 作者的模型是基于分解-集成的思想在三阶段的解析体系结构中设计的。 在第一阶段，提出了一个问题分解器，它将一个复杂的问题分解为一系列子问题。 在第二阶段，设计了一个信息提取器来导出这些问题的类型和谓词信息。 在最后一个阶段，将先前阶段生成的信息进行整合，并为复杂问题生成逻辑形式。 最后对复杂的语义复杂数据集COMPLEXWEBQUESTIONS进行了实验，结果表明，与最新方法相比，该模型取得了显着改进。 在这项工作中，作者提出了一种基于序列到序列范式的新颖的分层语义解析（HSP）模型。 实验表明，与以前的几个系统相比，HSP有效地提高了性能。 作者还设计了一种神经生成问题分解器，该分解器比基于拆分的问题分解方法具有更高的性能。 进一步的实验还证明，提出的神经生成问题分解器也受益于HSP机制 用于回答问题的语义解析的最新工作集中在冗长而复杂的问题上，如果在两个人之间的正常对话中提出问题，其中许多问题似乎是不自然的。 为了探索对话式质量检查环境，我们提出了一个更为现实的任务：回答一系列简单但相互关联的问题。 作者从Wikipedia收集了6,066个问题序列的数据集，这些问题序列查询了半结构化表格，总共有17,553个问题-答案对。 现有的QA系统在作者的数据集上进行评估时面临两个主要问题：（1）处理包含对先前问题或答案的共同引用的问题，以及（2）将问题中的单词或短语与关联表中的对应条目进行匹配。 作者提出了这样一个数据集，其中的问题是简单问题但是是有内在关联的，这样的数据集转向了一种更具对话性的多回合方案，在这种方案中，系统必须依靠先前的上下文来回答用户当前的问题。 为此，作者引入了SQA，该数据集由6,066个有关Wikipedia表的相互关联的问题的唯一序列组成，总共有17,553个问题-答案对。 据我们所知，SQA是第一个处理顺序问题解答的语义分析数据集，这是信息访问的更自然的界面 实际Web数据上的机器阅读理解（MRC）通常要求机器通过分析搜索引擎检索到的多个段落来回答问题。 与单通道的MRC相比，多通道的MRC更具挑战性，因为我们很可能会从不同的通道中获得多个令人困惑的答案候选者。 为了解决这个问题，我们提出了一种端到端的神经模型，该模型可使那些来自不同段落的答案候选者根据其内容表示来相互验证。 具体来说，我们联合训练三个模块，这些模块可以基于三个因素来预测最终答案：答案边界，答案内容和跨通道答案验证。 实验结果表明，我们的方法在很大程度上优于基线，并且在英语MS-MARCO数据集和中文DuReader数据集上均达到了最先进的性能，这两种数据集都是为实际环境中的MRC设计的 。 在本文中，我们提出了一个端到端的框架来解决多通道MRC任务。 我们在模型中创造性地设计了三个不同的模块，它们可以找到答案边界，对答案内容进行建模并进行跨通道答案验证。 可以使用不同形式的答案标签来训练所有这三个模块，并且一起训练它们可以提供进一步的改进。 实验结果表明，我们的模型在很大程度上优于基线模型，并且在两个具有挑战性的数据集上均达到了最新的性能，这两个数据集都是为在实际Web数据上的MRC设计的。 判别式问答模型可能过度适合数据集中的表面偏见，因为当任何线索使答案成为可能时，它们的损失函数就会饱和。 我们介绍了问题和答案的联合分布的生成模型，这些模型经过训练可以解释整个问题，而不仅仅是回答它。 我们的问题回答（QA）模型是通过学习先验答案和条件语言模型来实现的，该条件语言模型根据给定的答案来生成问题-在逐字生成问题时允许进行可扩展且可解释的多跳推理。 我们的模型通过在SQUAD和CLEVR基准测试中具有可比性的判别模型而获得了具有竞争力的性能，这表明与以前的工作相比，它是用于语言理解和推理的更通用的体系结构。 该模型极大地提高了从有偏见的训练数据到对抗测试数据的通用性，从而在ADVERSARIALSQUAD上获得了最新的结果 本文提出基于生成模型架构的机器阅读模型，其优化的目标是：给定context，最大化question和answer的联合概率，用概率表示为p(a,q|c)。该概率可以分解为p(a|c)p(q|a,c)。对于这两部分，分别训练两个模型，最后在预测时，遍历所有候选的answer选出最大化联合概率p(a,q|c)的answer作为预测结果。 基于知识库的问题解答（KB-QA）在处理需要分解为子问题的复杂问题时提出了挑战。 这里要解决的一个重要案例是时间问题，需要发现和处理时间关系的线索。 我们提出TEQUILA，这是一种可以在任何KB-QA引擎之上运行的时间QA的使能方法。 TEQUILA有四个阶段。 它检测问题是否具有时间意图。 它分解问题并将其重写为非时间子问题和时间约束。 然后，从基础KB-QA引擎检索对子问题的答案。 最后，TEQUILA在时间间隔上使用约束推理来计算完整问题的最终答案。 与最先进的基准进行比较显示了我们方法的可行性。 TEQUILA将复合时间问题分解为一个或多个非时间子问题（返回候选答案）和一个或多个时间子问题（返回时间约束）。子问题的结果通过相交的答案相结合。 将约束应用于与非时间子问题的结果相关的时间范围。 作者使用从第一原理设计的一组词汇语法规则来分解问题并将其重写为其组成部分 理解复杂问题的组成语义是质量检查的一个公开挑战。 我们专注于暂时性问题解答（KB），这是应付重要信息需求的重要步骤。 我们的方法在最近的基准测试中表现出了提高的性能，并且在一般复杂问题上的表现优于最新的基准。 我们的工作强调了构建可重复使用的模块的价值，这些模块可改进多个KB-QA系统
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在被国内的某些公司坑过多次之后，我们课题组最终选择了查尔斯沃思Charlesowrth 我们学校的图书馆国外期刊是它们代理了，也做润色，都是英国编辑，润色的相当不错，推荐使用
其实呢，润色公司其实就那么几个选的。能给你建议是需要注意的几点，第一是不要用本地的公司，资源普遍差一些，也基本不是母语润色。而且编辑证明，SCI刊得认才行。不知道名字的小公司开的有啥用？第二是不用选期刊集团的润色，因为对你的期刊发表并没有帮助而且还更贵。也不是瞎说的。我之前一个师兄用其中一家的翻译，然后给另外一家润色公司润色发现还要重新翻译。关键他们也不是真的在意这部分业务（我有师妹就在期刊里任职，他们就不是自己做这个业务的）。第三就我接触过做母语润色的公司，你还可以选理文，英论阁，Letpub和意得辑。意得辑以前用的也不少，客服还算认真，最近涨了点价好像。服务质量感觉差不多。理文有段时间质量好些下滑，（同事说的）现在不知道如何了。还有个AJE，听说也可以，没有怎么接触过。第四，选有本地运营团队的可能遇到事情了，解决起来更方便一些。总之，个人觉得这些里面能保证给你修好修完，售后完善并且你的经验判断不会跑路就差不多。如果你有团队，也可以找他们聊聊合作优惠之类的。
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写论文可以使用许多不同的软件，这些软件具有不同的优点和适用场景，以下是一些常用的论文写作软件：
以上是一些常见的论文写作软件，根据自己的需求选择适合自己的工具即可。
写论文需要一个好的软件来帮助你进行组织和撰写，下面列出几款比较常用的软件：
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共有五个软件：分别是goodreader、notability、marginote pro，PDF expert和wps！
第一个软件：goodreader
goodreader支持Office文档、PDF、TXT、HTML等多种文档。支持文件浏览，支持视频、音频的播放(iPhone支持的媒体格式)！同时支持横屏，并且还可以通过WI-FI与PC或MAC共享文件！
第二个软件：notability
notability是一款记笔记的软件！该软件支持横屏，竖屏，分屏，同样也支持手写和打字。拍照，录音也是同样支持！
notability支持多种文档格式，同时也可以将非PDF格式的文档，比如TXT文档，打印导出成为PDF格式，从而可以在其他软件上打开阅读！
第三个软件：marginote pro
marginote pro软件，该MarginNote有3 种模式，分别是文档、学习、复习。
marginote pro不仅支持多种格式，更支持思维导图的划分，重点以及标记等等！
总的来说，MarginNote Pro 的外壳是 PDF 阅读器和笔记应用，但是内核则是串联了批注、思维导图和记忆卡等学习方法，来帮助你将书本「吃透」的工具。
第四个软件：PDF expert
PDF Expert，是一款快速、轻巧、易用的PDF 阅读与编辑工具！PDF Expert，阅读性十分的强，支持PDF格式的阅读。PDF Expert，支持阅读、批注PDF，编辑文本，同时也支持添加照片，填写表单，甚至签署合同！
第五个软件：wps office
wps office，最经典的办公软件。支持PDF阅读，打字，文稿，笔记，注释。提供各种论文排版，范文样式。可以很好的管理文章的格式，对齐方式，同样也是可以用来进行PDF阅读。支持云同步！
读书笔记，是指人们在阅读书籍或文章时，遇到值得记录的东西和自己的心得、体会，随时随地把它写下来的一种文体。古人有条著名的读书治学经验，叫做读书要做到：眼到、口到、心到、手到。这“手到”就是读书笔记。读完一篇文章或一本书后，应根据不同情况，写好读书笔记。常用的形式有： （一）提纲式。以记住书的主要内容为目的。通过编写内容提纲，明确主要和次要的内容。 （二）摘录式。主要是为了积累词汇、句子。可以摘录优美的词语，精彩的句子、段落、供日后熟读、背诵和运用。 （三）仿写式。为了能做到学以致用，可模仿所摘录的精彩句子，段落进行仿写，达到学会运用。 （四）评论式。主要是对读物中的人物、事件加以评论，以肯定其思想艺术价值如何。可分为书名、主要内容、评论意见。 （五）心得式。为了记下自己感受最深的内容，记下读了什么书，书中哪些内容自己教育最深，联系实际写出自己的感受。即随感。 （六）存疑式。主要是记录读书中遇到的疑难问题，边读边记，以后再分别进行询问请教，达到弄懂的目的。 （七）简缩式。为了记住故事梗概、读了一篇较长文章后，可抓住主要内容，把它缩写成短文。 不管写怎样的笔记，首先要读懂文章，这是基础。写读后感一般要先把文章主要内容做一个概括，然后根据自己选择的角度进行评论，或者评语言，或者评人物，只要是自己的看法即可。 读书笔记： 1、书名 2、作者 3、内容梗概 4、摘抄 5、感想 如果有兴趣你还可以添一些内容，比如说改写、提问等。切记：感想一定要比前四项写的都多，要不老师会K掉你的！
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读书笔记的格式要求：
1、读书笔记首先给出所选读的资料来源，引用资料的表示方法与毕业论文中的参考资料的表示方式相同。引用资料用4号黑体表示。字体用宋体。
2、对上述资料的相应心得笔记用宋体小4号字书写。
3、用上述方式进行重复。即一篇引用资料下接一篇读书笔记。
4、每篇资料的读书笔记字数要求不少于200字。
5、每段开头空两个字。行距：多倍1.25 ；边距：默认。
6、用A4纸打印。读书笔记靠左侧装订。正文每页下方中部为页码。
扩展资料：
写好读书笔记常用的形式：
1、提纲式。以记住书的主要内容为目的。通过编写内容提纲，明确主要和次要的内容。
2、摘录式。主要是为了积累词汇、句子。可以摘录优美的词语，精彩的句子、段落、供日后熟读、背诵和运用。
3、仿写式。为了能做到学以致用，可模仿所摘录的精彩句子，段落进行仿写，达到学会运用。
4、评论式。主要是对读物中的人物、事件加以评论，以肯定其思想艺术价值如何。可分为书名、主要内容、评论意见。
5、心得式。为了记下自己感受最深的内容，记下读了什么书，书中哪些内容自己教育最深，联系实际写出自己的感受。即随感。
本篇论文关注的焦点在于多跳问答问题中，对于问题的拆分，在本文中，作者对问题的处理方法是将其分为多个子问题，其中这每个子问题通过一个单跳的阅读理解模型去解决回答问题，最后再将他们合并。将问题拆分作者使用的是对原问题进行跨度分割，根据问题的类型不同进行不同的处理，最后通过一个加权得到最后答案。 作者提出了DECOMPRC，这是一种用于多跳RC的系统，它将多跳问题分解为更简单的单跳子问题。 我们将子问题生成作为跨度预测问题，将模型训练在400个带标签的示例上可以生成高质量的子问题。 此外，DECOMPRC从分解评分步骤中获得了更多收益。 DECOMPRC在HOTPOTQA干扰项设置和完整的Wiki设置方面达到了最先进的水平，同时以子问题的形式为其决策提供了可解释的证据，并且在对抗性设置方面比强大的基线更强大。 回答复杂的问题对于人类来说是一项耗时的活动，需要推理和信息整合。最近在阅读理解方面的工作在回答简单问题方面取得了进展，但是解决复杂问题仍然是持续的研究挑战。相反，语义解析器已经成功地处理了组合性，但前提是该信息位于目标知识库中。在本文中，作者提出了一个新颖的框架，用于回答广泛和复杂的问题，假设使用搜索引擎和阅读理解模型可以回答简单的问题。我们建议将复杂的问题分解为一系列简单的问题，并从一系列答案中计算出最终答案 在本文中，作者提出了一个基于问题分解和与Web交互的新框架，用于回答复杂问题。 作者在此框架下开发了一个模型，并证明了该模型可以提高两个数据集上的复杂QA性能，并使用两个RC模型。 我们还发布了一个新的数据集COMPLEXWEBQUESTIONS，其中包括问题，SPARQL程序，答案和作者的模型收集的Web片段。 作者认为，该数据集将为质量保证和语义解析社区提供服务，推动对组成性的研究，并推动社区为质量保证提供整体解决方案。 在以后的工作中，作者计划对模型进行训练，直接从薄弱的监管（即表示法）中提取信息，并不仅要从网络中提取信息，还要从结构化信息源（例如网络表格和知识库）中提取信息。 在这项工作中，作者专注于复杂问题的语义解析，并提出了一种新颖的层次语义解析（HSP）方法，该方法利用复杂问题的分解性进行语义解析。 作者的模型是基于分解-集成的思想在三阶段的解析体系结构中设计的。 在第一阶段，提出了一个问题分解器，它将一个复杂的问题分解为一系列子问题。 在第二阶段，设计了一个信息提取器来导出这些问题的类型和谓词信息。 在最后一个阶段，将先前阶段生成的信息进行整合，并为复杂问题生成逻辑形式。 最后对复杂的语义复杂数据集COMPLEXWEBQUESTIONS进行了实验，结果表明，与最新方法相比，该模型取得了显着改进。 在这项工作中，作者提出了一种基于序列到序列范式的新颖的分层语义解析（HSP）模型。 实验表明，与以前的几个系统相比，HSP有效地提高了性能。 作者还设计了一种神经生成问题分解器，该分解器比基于拆分的问题分解方法具有更高的性能。 进一步的实验还证明，提出的神经生成问题分解器也受益于HSP机制 用于回答问题的语义解析的最新工作集中在冗长而复杂的问题上，如果在两个人之间的正常对话中提出问题，其中许多问题似乎是不自然的。 为了探索对话式质量检查环境，我们提出了一个更为现实的任务：回答一系列简单但相互关联的问题。 作者从Wikipedia收集了6,066个问题序列的数据集，这些问题序列查询了半结构化表格，总共有17,553个问题-答案对。 现有的QA系统在作者的数据集上进行评估时面临两个主要问题：（1）处理包含对先前问题或答案的共同引用的问题，以及（2）将问题中的单词或短语与关联表中的对应条目进行匹配。 作者提出了这样一个数据集，其中的问题是简单问题但是是有内在关联的，这样的数据集转向了一种更具对话性的多回合方案，在这种方案中，系统必须依靠先前的上下文来回答用户当前的问题。 为此，作者引入了SQA，该数据集由6,066个有关Wikipedia表的相互关联的问题的唯一序列组成，总共有17,553个问题-答案对。 据我们所知，SQA是第一个处理顺序问题解答的语义分析数据集，这是信息访问的更自然的界面 实际Web数据上的机器阅读理解（MRC）通常要求机器通过分析搜索引擎检索到的多个段落来回答问题。 与单通道的MRC相比，多通道的MRC更具挑战性，因为我们很可能会从不同的通道中获得多个令人困惑的答案候选者。 为了解决这个问题，我们提出了一种端到端的神经模型，该模型可使那些来自不同段落的答案候选者根据其内容表示来相互验证。 具体来说，我们联合训练三个模块，这些模块可以基于三个因素来预测最终答案：答案边界，答案内容和跨通道答案验证。 实验结果表明，我们的方法在很大程度上优于基线，并且在英语MS-MARCO数据集和中文DuReader数据集上均达到了最先进的性能，这两种数据集都是为实际环境中的MRC设计的 。 在本文中，我们提出了一个端到端的框架来解决多通道MRC任务。 我们在模型中创造性地设计了三个不同的模块，它们可以找到答案边界，对答案内容进行建模并进行跨通道答案验证。 可以使用不同形式的答案标签来训练所有这三个模块，并且一起训练它们可以提供进一步的改进。 实验结果表明，我们的模型在很大程度上优于基线模型，并且在两个具有挑战性的数据集上均达到了最新的性能，这两个数据集都是为在实际Web数据上的MRC设计的。 判别式问答模型可能过度适合数据集中的表面偏见，因为当任何线索使答案成为可能时，它们的损失函数就会饱和。 我们介绍了问题和答案的联合分布的生成模型，这些模型经过训练可以解释整个问题，而不仅仅是回答它。 我们的问题回答（QA）模型是通过学习先验答案和条件语言模型来实现的，该条件语言模型根据给定的答案来生成问题-在逐字生成问题时允许进行可扩展且可解释的多跳推理。 我们的模型通过在SQUAD和CLEVR基准测试中具有可比性的判别模型而获得了具有竞争力的性能，这表明与以前的工作相比，它是用于语言理解和推理的更通用的体系结构。 该模型极大地提高了从有偏见的训练数据到对抗测试数据的通用性，从而在ADVERSARIALSQUAD上获得了最新的结果 本文提出基于生成模型架构的机器阅读模型，其优化的目标是：给定context，最大化question和answer的联合概率，用概率表示为p(a,q|c)。该概率可以分解为p(a|c)p(q|a,c)。对于这两部分，分别训练两个模型，最后在预测时，遍历所有候选的answer选出最大化联合概率p(a,q|c)的answer作为预测结果。 基于知识库的问题解答（KB-QA）在处理需要分解为子问题的复杂问题时提出了挑战。 这里要解决的一个重要案例是时间问题，需要发现和处理时间关系的线索。 我们提出TEQUILA，这是一种可以在任何KB-QA引擎之上运行的时间QA的使能方法。 TEQUILA有四个阶段。 它检测问题是否具有时间意图。 它分解问题并将其重写为非时间子问题和时间约束。 然后，从基础KB-QA引擎检索对子问题的答案。 最后，TEQUILA在时间间隔上使用约束推理来计算完整问题的最终答案。 与最先进的基准进行比较显示了我们方法的可行性。 TEQUILA将复合时间问题分解为一个或多个非时间子问题（返回候选答案）和一个或多个时间子问题（返回时间约束）。子问题的结果通过相交的答案相结合。 将约束应用于与非时间子问题的结果相关的时间范围。 作者使用从第一原理设计的一组词汇语法规则来分解问题并将其重写为其组成部分 理解复杂问题的组成语义是质量检查的一个公开挑战。 我们专注于暂时性问题解答（KB），这是应付重要信息需求的重要步骤。 我们的方法在最近的基准测试中表现出了提高的性能，并且在一般复杂问题上的表现优于最新的基准。 我们的工作强调了构建可重复使用的模块的价值，这些模块可改进多个KB-QA系统