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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...
机器之心原创作者：仵冀颖编辑：H4O2020年2月7日至12日，AAAI2020将于美国纽约举办。今年AAAI共接受了8800篇提交论文，其中评审了7737篇，接收1591篇，接收率为20.6%。为了向读者们介绍更多AAAI2020的优质论文，机器之心组织策划了AAAI2020论文分享，邀请国内外著名大学、研究机构以及...
MRC（机器阅读理解）在给了NER任务一个全新的解决方式，这种方法个人觉得比传统方法更加易于实际，且在训练集较少的情况下也能达到很好的效果（由于其先验知识）。MRC模型结果论文中指出mrc模型在nested和flatNER任务上都取得了提升
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，从短文中就能进行深刻的阅读理解。.所以在文章中，作者探索了如何将MRC模型的神经网络与常识相结合，并...
总结.该论文核心观点是MRC的难度小于常识问答，所以作者把一个难的任务转化成一个容易的任务，这是作者的一个想法。.另外一个想法就是把知识直接用一种更显著的方法（文本）建模，应该也许会好于图的结果（实验里面其实有一些方法是基于gnn的，但是...
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、Multi-turnQA和BERT_MRC...
NLP下的MRC研一新生，应该干什么？.NLP研一新生，老师给了一个大方向是机器阅读理解之后就不再管了，院里资源紧张，研一没有工位，感觉被放养；迷茫，不知道该干什么？.中国高校，尤其是一些不是特别好的高校，信息滞后比较明显。.例如2020研究MRC，2018...
如果说是以SQuAD数据集为代表的MRC，那确实low-hangingfruit基本都被摘得干干净净了，剩下的问题其实都是NLP领域广泛存在的老大难问题。而一些后续的方向，比如multi-hopQA，TableQA，VisualQA，个人认为都是为了文而搞出来的玩意，并没有什么...
知识问答泛读系列（一）——CognitiveGraphforMulti-HopReadingComprehensionatScale论文泛读笔记一、写在前面的话由于时间有点赶，所以大致上只是简单地浏览了一遍，如有不对的地方，还望多多指教。
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...
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...
机器之心原创作者：仵冀颖编辑：H4O2020年2月7日至12日，AAAI2020将于美国纽约举办。今年AAAI共接受了8800篇提交论文，其中评审了7737篇，接收1591篇，接收率为20.6%。为了向读者们介绍更多AAAI2020的优质论文，机器之心组织策划了AAAI2020论文分享，邀请国内外著名大学、研究机构以及...
MRC（机器阅读理解）在给了NER任务一个全新的解决方式，这种方法个人觉得比传统方法更加易于实际，且在训练集较少的情况下也能达到很好的效果（由于其先验知识）。MRC模型结果论文中指出mrc模型在nested和flatNER任务上都取得了提升
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，从短文中就能进行深刻的阅读理解。.所以在文章中，作者探索了如何将MRC模型的神经网络与常识相结合，并...
总结.该论文核心观点是MRC的难度小于常识问答，所以作者把一个难的任务转化成一个容易的任务，这是作者的一个想法。.另外一个想法就是把知识直接用一种更显著的方法（文本）建模，应该也许会好于图的结果（实验里面其实有一些方法是基于gnn的，但是...
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、Multi-turnQA和BERT_MRC...
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如果说是以SQuAD数据集为代表的MRC，那确实low-hangingfruit基本都被摘得干干净净了，剩下的问题其实都是NLP领域广泛存在的老大难问题。而一些后续的方向，比如multi-hopQA，TableQA，VisualQA，个人认为都是为了文而搞出来的玩意，并没有什么...
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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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