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机器阅读理解的评测维度分为EM（ExactMatch，精准匹配分数）和F1（精确率和召回率的平均，模糊匹配分数）。下图可见，阿里巴巴在F1分数上略胜一筹，微软的EM分数优于阿里巴巴。无论如何，我们可以欣喜地看到包括阿里，微软亚洲研究院，腾讯，哈工大和讯飞等中国的研究人员走在了世…
论文查重优惠论文查重开题分析单篇购买文献互助用户中心ADynamicDistributedFederatedDatabase...TheDDFDusesa'StoreLocallyQueryAnywhere'mechanism(SLQA),whichprovidesforglobalaccesstodatafromanyvertexinthedatabase...
机器阅读理解打破人类记录，解读阿里iDSTSLQA技术.几乎在同一时间，微软和阿里巴巴的机器阅读理解系统在最新的SQuAD数据集测评结果中取得了并列第一的成绩。.这是历史上第一次，机器阅读理解的精准匹配分数超越了人类的评测结果。.这两天NLP圈炸锅了...
业界|机器阅读理解打破人类记录，解读阿里iDSTSLQA技术。机器之心原创作者：王艺该模型模拟人类在做阅读理解问题时的一些行为，包括结合篇章内容审题、带着问题反复阅读文章、避免阅读中遗忘而进行相关标注等。MatchLayer用于做融合...
几乎在同一时间，微软和阿里巴巴的机器阅读理解系统在最新的SQuAD数据集测评结果中取得了并列第一的成绩。这是历史上第一次，机器阅读理解的精准匹配分数超越了人类的评测结果。这两天NLP圈炸锅了，焦点围绕着微软阿里到底是谁先打破了机器阅读理解的人类记录。
论文解读：Improvingtherobustnessofmachinereadingcomprehensionmodelwithhierarchicalknowledgeandauxiliaryunanswerabilityprediction摘要：先前深度学习方法在MRC任务上均成功应用，但他们普遍脆弱且在给定一些对抗噪声时不鲁棒。
BERT、RoBERTa已经在文本语义相似度任务（semantictextualsimilarity，STS）上达到了sota。.然而，BERT要求句子对拼接到一起再传入模型中，这会导致巨大的计算开销——例如，在10000条句子中寻找最相似的两条，则需要约5*10^7次计算，如果使用BERT，则需要约...
近年来，研究人员通过文本上下文信息分析获得更好的词向量。ELMo是其中的翘楚，在多个任务、多个数据集上都有显著的提升。所以，它是目前最好用的词向量，the-state-of-the-art的方法。这篇文章发表在2018年的NAA…
SQuAD文本理解挑战赛十大模型解读.在斯坦福大学发起的SQuAD（StanfordQuestionAnsweringDataset）文本理解挑战赛中，微软亚洲研究院和阿里巴巴的R-NET模型和SLQA模型在EM值（表示预测答案和真实答案完全匹配）上分别以82.650和82.440的成绩率先超过人类（82.304...
只是论文会用伪代码(Pseudocode)，用伪代码的部分，和实现的差别到底在哪，也会详细说明。后来，人们便开始走远了。有些论文的算法，要么是工作原理不像描述那样，要么是效率低到没法用。看源码的时候也会发现，不是论文说的那回事。SSAPRE
机器阅读理解的评测维度分为EM（ExactMatch，精准匹配分数）和F1（精确率和召回率的平均，模糊匹配分数）。下图可见，阿里巴巴在F1分数上略胜一筹，微软的EM分数优于阿里巴巴。无论如何，我们可以欣喜地看到包括阿里，微软亚洲研究院，腾讯，哈工大和讯飞等中国的研究人员走在了世…
论文查重优惠论文查重开题分析单篇购买文献互助用户中心ADynamicDistributedFederatedDatabase...TheDDFDusesa'StoreLocallyQueryAnywhere'mechanism(SLQA),whichprovidesforglobalaccesstodatafromanyvertexinthedatabase...
机器阅读理解打破人类记录，解读阿里iDSTSLQA技术.几乎在同一时间，微软和阿里巴巴的机器阅读理解系统在最新的SQuAD数据集测评结果中取得了并列第一的成绩。.这是历史上第一次，机器阅读理解的精准匹配分数超越了人类的评测结果。.这两天NLP圈炸锅了...
业界|机器阅读理解打破人类记录，解读阿里iDSTSLQA技术。机器之心原创作者：王艺该模型模拟人类在做阅读理解问题时的一些行为，包括结合篇章内容审题、带着问题反复阅读文章、避免阅读中遗忘而进行相关标注等。MatchLayer用于做融合...
几乎在同一时间，微软和阿里巴巴的机器阅读理解系统在最新的SQuAD数据集测评结果中取得了并列第一的成绩。这是历史上第一次，机器阅读理解的精准匹配分数超越了人类的评测结果。这两天NLP圈炸锅了，焦点围绕着微软阿里到底是谁先打破了机器阅读理解的人类记录。
论文解读：Improvingtherobustnessofmachinereadingcomprehensionmodelwithhierarchicalknowledgeandauxiliaryunanswerabilityprediction摘要：先前深度学习方法在MRC任务上均成功应用，但他们普遍脆弱且在给定一些对抗噪声时不鲁棒。
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近年来，研究人员通过文本上下文信息分析获得更好的词向量。ELMo是其中的翘楚，在多个任务、多个数据集上都有显著的提升。所以，它是目前最好用的词向量，the-state-of-the-art的方法。这篇文章发表在2018年的NAA…
SQuAD文本理解挑战赛十大模型解读.在斯坦福大学发起的SQuAD（StanfordQuestionAnsweringDataset）文本理解挑战赛中，微软亚洲研究院和阿里巴巴的R-NET模型和SLQA模型在EM值（表示预测答案和真实答案完全匹配）上分别以82.650和82.440的成绩率先超过人类（82.304...
只是论文会用伪代码(Pseudocode)，用伪代码的部分，和实现的差别到底在哪，也会详细说明。后来，人们便开始走远了。有些论文的算法，要么是工作原理不像描述那样，要么是效率低到没法用。看源码的时候也会发现，不是论文说的那回事。SSAPRE
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