发表服务
云从刷榜RACE阅读理解数据集论文详解本文作者：AI科技评论2019-03-1110:24导语：云从科技与上海交通大学首创了一种P、Q与A之间的匹配机制，并...
第一篇论文的设计思路是用一个模型解决所有的QA问题，本论文只解决多项选择的问题，只是为了更好的利用其它类型的数据。.本论文在RACE数据集上取得的结果比第一篇论文要好，是因为第一篇论文也focusontoobroadasetofQAtasks嘛？.这篇论文单个模型的结果是...
WepresentRACE,anewdatasetforbenchmarkevaluationofmethodsinthereadingcomprehensiontask.CollectedfromtheEnglishexamsformiddleandhighschoolChinesestudentsintheagerangebetween12to18,RACEconsistsofnear28,000passagesandnear100,000questionsgeneratedbyhumanexperts(Englishinstructors),andcoversavarietyoftopicswhicharecarefully…
RACERACE数据集是一个从中国初中和高中英语测试收集的阅读理解数据集。该数据集包含28000多篇短文和近100000条问题。模型可基于中学测试（RACE-m）、高中测试（RACE-h）和完整数据集（RACE）使用准确率进行评估。数据集下载地址：http
机器阅读理解综述：2019—NeuralMachineReadingComprehension_MethodsandTrends1、主要内容此论文对机器阅读理解的任务分类、数据集和主要模型做了分析。任务：定义：分类：1.1ClozeTests完形填空2.2MultipleChoice单项选择2.3Span...
清华NLP团队推荐：必读的77篇机器阅读理解论文【导读】机器阅读理解(MachineReadingComprehension)是指让机器阅读文本，然后回答和阅读内容相关的问题。阅读理解是自然语言处理和人工智能领域的重要前沿课题，对于提升机器智能水平、使机器...
机器阅读理解综述NeuralMachineReadingComprehensionMethodsandTrends(略读笔记)摘要：过去几年里，随着深度学习的出现，机器阅读理解（其要求机器基于给定的上下文回答问题）已经赢得了越来越广泛的关注。.虽然基于深度学习的机器阅读理解研究正蓬勃发展，但...
自然语言处理是人工智能上的明珠，而机器阅读理解可以说是自然语言处理上的明珠。近些年机器阅读理解领域也越来越火热，百度所创造的DuReader这个数据集以及百度的两篇被ACL所收录的论文都充分证明了我们又向机器阅读理解领域迈进了一步。
参考陈丹琦[4]在她的博士毕业论文中的观点，常见的机器阅读理解任务按照其答案形式可以分为以下四类：完形填空、多项选择、片段抽取和自由作答。如MSMARCO[3]中，提供了10篇相关的…
最近一年都在做阅读理解相关的工作，谈一谈自己粗浅的理解。先说我的看法，如果是最经典的SQuAD那种任务（SpanPredictionProblem），那么阅读理解模型实际上可以看作是给定问题和要阅读的文档中某一个区间内容（预测答案的开始位置和结束位置）上的语义匹配。
云从刷榜RACE阅读理解数据集论文详解本文作者：AI科技评论2019-03-1110:24导语：云从科技与上海交通大学首创了一种P、Q与A之间的匹配机制，并...
第一篇论文的设计思路是用一个模型解决所有的QA问题，本论文只解决多项选择的问题，只是为了更好的利用其它类型的数据。.本论文在RACE数据集上取得的结果比第一篇论文要好，是因为第一篇论文也focusontoobroadasetofQAtasks嘛？.这篇论文单个模型的结果是...
WepresentRACE,anewdatasetforbenchmarkevaluationofmethodsinthereadingcomprehensiontask.CollectedfromtheEnglishexamsformiddleandhighschoolChinesestudentsintheagerangebetween12to18,RACEconsistsofnear28,000passagesandnear100,000questionsgeneratedbyhumanexperts(Englishinstructors),andcoversavarietyoftopicswhicharecarefully…
RACERACE数据集是一个从中国初中和高中英语测试收集的阅读理解数据集。该数据集包含28000多篇短文和近100000条问题。模型可基于中学测试（RACE-m）、高中测试（RACE-h）和完整数据集（RACE）使用准确率进行评估。数据集下载地址：http
机器阅读理解综述：2019—NeuralMachineReadingComprehension_MethodsandTrends1、主要内容此论文对机器阅读理解的任务分类、数据集和主要模型做了分析。任务：定义：分类：1.1ClozeTests完形填空2.2MultipleChoice单项选择2.3Span...
清华NLP团队推荐：必读的77篇机器阅读理解论文【导读】机器阅读理解(MachineReadingComprehension)是指让机器阅读文本，然后回答和阅读内容相关的问题。阅读理解是自然语言处理和人工智能领域的重要前沿课题，对于提升机器智能水平、使机器...
机器阅读理解综述NeuralMachineReadingComprehensionMethodsandTrends(略读笔记)摘要：过去几年里，随着深度学习的出现，机器阅读理解（其要求机器基于给定的上下文回答问题）已经赢得了越来越广泛的关注。.虽然基于深度学习的机器阅读理解研究正蓬勃发展，但...
自然语言处理是人工智能上的明珠，而机器阅读理解可以说是自然语言处理上的明珠。近些年机器阅读理解领域也越来越火热，百度所创造的DuReader这个数据集以及百度的两篇被ACL所收录的论文都充分证明了我们又向机器阅读理解领域迈进了一步。
参考陈丹琦[4]在她的博士毕业论文中的观点，常见的机器阅读理解任务按照其答案形式可以分为以下四类：完形填空、多项选择、片段抽取和自由作答。如MSMARCO[3]中，提供了10篇相关的…
最近一年都在做阅读理解相关的工作，谈一谈自己粗浅的理解。先说我的看法，如果是最经典的SQuAD那种任务（SpanPredictionProblem），那么阅读理解模型实际上可以看作是给定问题和要阅读的文档中某一个区间内容（预测答案的开始位置和结束位置）上的语义匹配。
发表服务