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机器阅读理解MRC论文整理489Pytorch学习笔记（四：Pytorchtext处理数据集）440NLP重要会议记录334分类专栏机器学习4篇工具1篇Python学习7篇深度神经网络22篇MRC5篇codeforces6篇环境配置7篇生活趣事2篇C++学习1篇最新评论...
MachineReadingComprehension(主要是NRC)MRC：数据集与技术——主要是神经阅读理解数据集（详细数据集见论文or笔记图）抽取答案数据集:triviaQA\SQUAD1.0/2.0;triviaQA;WIKIHOP(multi-hopreasoning)描述性descriptive：NarrativeQA
四、融合MRC进行单关系抽取的尝试.代码是基于bert4keras的spo三元组抽取，限制了关系为“成立日期”，训练测试比例为12000:1500。.输入query：找出文中公司或者机构的成立日期。.MRC:Epoch19/20f1:0.85021,precision:0.86597,recall:0.83501WithoutMRC:Epoch19/20f1:0.84939...
论文题目：AUnifiedMRCFrameworkforNamedEntityRecognition论文作者：XiaoyaLi♣,JingrongFeng♣,YuxianMeng♣,QinghongHan♣,FeiWu♠andJiweiLi♣♠DepartmentofComputerScienceandTechnology,ZhejiangUniversity♣Shannon.AI论文
还是同一群人把MRC框架用在文本分类任务上发的一篇ICML2020论文，DescriptionBasedTextClassificationwithReinforcementLearning。里面做的Documentlevelmulti-aspectsentimentclassification任务里，完全没有和已有的专门做这个任务的方法...
1.MRC任务简介：.机器阅读理解(MRC)是一项通过让机器回答基于给定上下文的问题来测试机器理解自然语言的程度的任务，它有可能彻底改变人类和机器之间的互动方式。.具有MRC技术的搜索引擎可以直接以自然语言返回用户提出的问题的正确答案，而不是返回一...
BERT_MRC的实验设置非常有意思，通过设置很多对比实验，证明了很多有用的信息，下面是对BERT_MRC论文中的一些实验结论的总结：1.相比baseline，BERT_MRC能够更好地解决数据稀疏问题，主要原因是MRC中的问题能够编码一部分先验信息。
而MRC的效果提升在于，对于只用BERT的模型，BERT-MRC的性能提升了1.95%。我们画出了BiDAF模型输出的注意力矩阵，如下图：通过上图，上下文和标记的分类标签之间的相似度可以更好的体现出来，如Flevland和geographical、cities和state.
MRC抽取答案的方法是预测答案的开始位置和结束位置，有两种方案：.设计2个n-classes分类器（n为句子长度），分别预测答案的开始位置和结束位置。.这种方案在给定一个context和一个question时只能得到一个答案，无法处理句子中存有多个实体的问题，更不能解决...
导读：本次分享的主题为基于机器学习阅读理解（MRC）的信息抽取方法。由香侬科技发表在ACL2019，论文提出用阅读理解的方法对信息抽取这个传统问题进行建模，取得了比较好的效果。Part1香侬科技简介香侬科技的主要研究方向为自然语言处理和深度学习，秉承“让机器读懂纷繁的大千世界”为使命...
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四、融合MRC进行单关系抽取的尝试.代码是基于bert4keras的spo三元组抽取，限制了关系为“成立日期”，训练测试比例为12000:1500。.输入query：找出文中公司或者机构的成立日期。.MRC:Epoch19/20f1:0.85021,precision:0.86597,recall:0.83501WithoutMRC:Epoch19/20f1:0.84939...
论文题目：AUnifiedMRCFrameworkforNamedEntityRecognition论文作者：XiaoyaLi♣,JingrongFeng♣,YuxianMeng♣,QinghongHan♣,FeiWu♠andJiweiLi♣♠DepartmentofComputerScienceandTechnology,ZhejiangUniversity♣Shannon.AI论文
还是同一群人把MRC框架用在文本分类任务上发的一篇ICML2020论文，DescriptionBasedTextClassificationwithReinforcementLearning。里面做的Documentlevelmulti-aspectsentimentclassification任务里，完全没有和已有的专门做这个任务的方法...
1.MRC任务简介：.机器阅读理解(MRC)是一项通过让机器回答基于给定上下文的问题来测试机器理解自然语言的程度的任务，它有可能彻底改变人类和机器之间的互动方式。.具有MRC技术的搜索引擎可以直接以自然语言返回用户提出的问题的正确答案，而不是返回一...
BERT_MRC的实验设置非常有意思，通过设置很多对比实验，证明了很多有用的信息，下面是对BERT_MRC论文中的一些实验结论的总结：1.相比baseline，BERT_MRC能够更好地解决数据稀疏问题，主要原因是MRC中的问题能够编码一部分先验信息。
而MRC的效果提升在于，对于只用BERT的模型，BERT-MRC的性能提升了1.95%。我们画出了BiDAF模型输出的注意力矩阵，如下图：通过上图，上下文和标记的分类标签之间的相似度可以更好的体现出来，如Flevland和geographical、cities和state.
MRC抽取答案的方法是预测答案的开始位置和结束位置，有两种方案：.设计2个n-classes分类器（n为句子长度），分别预测答案的开始位置和结束位置。.这种方案在给定一个context和一个question时只能得到一个答案，无法处理句子中存有多个实体的问题，更不能解决...
导读：本次分享的主题为基于机器学习阅读理解（MRC）的信息抽取方法。由香侬科技发表在ACL2019，论文提出用阅读理解的方法对信息抽取这个传统问题进行建模，取得了比较好的效果。Part1香侬科技简介香侬科技的主要研究方向为自然语言处理和深度学习，秉承“让机器读懂纷繁的大千世界”为使命...
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