特别是，我们开创了两个新的研究方向： 如何将信息检索技术与神经阅读理解相结合，解决大规模开放领域的问题回答； 如何从现有的单轮、基于斯潘语言的阅读理解模型中构建会话问答系统。...我们在 CNN/DAILY MAIL 和 SQUAD 这两个代表性的阅读理解数据集上展示了实验结果。...Question Answering 阅读理解与问答有着密切的关系。我们可以把阅读理解看作是问答的一个实例，因为它很本质上是基于一篇短文的问答问题。...我们将展示这些基于特征的分类器的经验结果，并在3.3节与神经模型进行比较。...如何判断这些计算机系统与真正的人类阅读理解水平之间的差距？ 一方面，我们认为参加人的标准化考试可以作为评价机器阅读理解系统性能的一个好策略。
这一期，会在上一期的基础上，对搜索结果进行一个筛选、快速定位，以尽可能快的速度找到你想要的。...2.搜索结果的快速定位 在把搜索结果页面给理清后，清楚其板块设置后，那么，结合我们搜索的需要，则需要从那么多结果里面找到我们想要的。因此，在搜索结果里找我们需要的，就需跨越一道障碍——筛选。...那么，这样就进入了创建条件的界面，先大概看下界面。 那么，进入到该界面，即可创建条件了。 但是，条件有两类，不同条件的创建方法不一致。 一、PubMed家提供的条件。...有多种方法可以保存您的搜索： 剪贴板 – 暂时保存一个或多个搜索结果（在8小时不活动后删除） 收藏夹 – 在myNCBI帐户中保存结果的更永久的方法（你可以创建和自定义你自己的收藏夹） 文件 – 导出搜索结果的文本文件并将其保存到你的计算机...重要提示：如果要保存特定搜索结果，请务必单击圆圈字段以选择单个结果。否则，将保存整个搜索结果。 接下来，以筛选到的文献结果，实现从PubMed导入到Endnote，以便我们后续的文献管理。
1.搜索结果 PubMed搜索引擎的工作方式基本上类似于Internet搜索引擎。您输入关键字或短语，PubMed会返回相关的引文。 当我们开始搜索后，搜索结果的界面如下： ?...2.搜索结果的快速定位 在把搜索结果页面给理清后，清楚其板块设置后，那么，结合我们搜索的需要，则需要从那么多结果里面找到我们想要的。因此，在搜索结果里找我们需要的，就需跨越一道障碍——筛选。...那么，这样就进入了创建条件的界面，先大概看下界面。 ? 那么，进入到该界面，即可创建条件了。 但是，条件有两类，不同条件的创建方法不一致。 一、PubMed家提供的条件。...剪贴板 - 暂时保存一个或多个搜索结果（在8小时不活动后删除） 收藏夹 - 在myNCBI帐户中保存结果的更永久的方法（你可以创建和自定义你自己的收藏夹） 文件 - 导出搜索结果的文本文件并将其保存到你的计算机...重要提示：如果要保存特定搜索结果，请务必单击圆圈字段以选择单个结果。否则，将保存整个搜索结果。 接下来，以筛选到的文献结果，实现从PubMed导入到Endnote，以便我们后续的文献管理。 ?
关注文章公众号 回复"机器阅读"获取PPT资料 视频资料可点击下方阅读原文在线观看 摘要 ---- 理解自然语言文本并回答相关问题是自然语言处理的核心任务之一。...在SFFAI&微软的活动中，国防科技大学计算机学院的在读博士生胡明昊介绍了其在AAAI-19上的最新工作。...在该工作中，胡明昊等人提出一种新颖的阅读+验证系统，该系统不仅利用一个神经网络阅读器来提取候选答案，还使用了一个答案验证器来判断预测答案是否被输入文本所蕴含。...此外，胡明昊等人引入了两个辅助损失来帮助阅读器更好地处理答案提取以及无回答检测这两个任务，并且探索了针对答案验证器的三种不同架构。...目前，他是微软亚洲研究院自然语言计算组的一名实习生，导师是韦福如研究员。他的研究领域为问答系统和机器阅读理解。至今，他在IJCAI、AAAI和EMNLP等国际顶级会议上发表过论文。
，得到了如下所示的结果： 669 deconvoluted.txt 300 means.txt 300 pvalues.txt 300 significant_means.txt...也就是说81种结果，占81 列。而means.txt 和 pvalues.txt以及， significant_means.txt 都是300行，而且都是90多列。.../22-09:30:20][INFO] Building Pvalues result [ ][CORE][12/02/22-09:30:20][INFO] Building results 有意思的是这个时候的结果稍微有一点点不同...现在我们理解了这些文本文件，接下来就是如何读取它们，并且进行合适的可视化啦。...如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示： We thank Dr.Jianming Zeng
Elasticsearch:执行同样的查询语句多次结果不一致？！...背景 最近有用户让帮忙看一下一个诡异的问题，同样的一个查询语句，执行多次查询结果竟然不一致，查询结果中hits.total一会是30，一会为15，这是为什么呢？...(replica)的存在，主分片和副本分片可能不一致，导致最终在主分片和副本分片上计算得到的得分不同，而导致最终的查询结果不一致。...，所以才会造成最终查询结果不一致。...以上实战验证了如果主分片和副本分片不一致的情况下，文档的分值会不同，最终影响到查询结果。
如果我们把数据只限制于人行道是湿着的那么几天，我们会发现下雨与开了喷水装置之间是负相关的。这个情况发生的原因，我们已经提及过，那就是，如果人行道是湿的，而且没有下雨，那么喷水装置就可能被打开了。...要理解本文的剩余部分不一定需要明白以下两句话的意思，但对任何一位对此感兴趣的人，我们可以用数学术语来解释。喷水装置和雨水是各自独立的变量，但是基于特定条件，它们两者会相关联。...之前我们谈论的偏倚是由不同的原因产生相同的结果造成的（箭头的方向是同时指向结果的）。...如果你是一个活跃的互联网用户，那你有更高的可能性会看广告，同时也有更高的可能性会搜索商品（与你是否看到广告无关）。...如果我们采用后一种办法，从行动的角度来看还是可行的。 你应该会已经发现了，这种给“正确”的变量设置条件的办法与通常我们把所有数据一股脑的放进机器学习的办法形成鲜明对比。
AllenNLP包含3个模型：机器理解、语义角色标注和文本蕴含。 其中，机器阅读理解（MC）模型能够从一段文本中选择一段，来回答自然语言问题。...AllenNLP中的MC模型是Seo et al, 2017论文提出的BiDAF（双向注意流）的实现。...AllenNLP由AI2与华盛顿大学等高校的研究者合作开发和维护。...关于这个库的更多信息，以及文中提到的3个模型，见以下链接： AllenNLP主页：http://allennlp.org/ 论文：http://allennlp.org/papers/AllenNLP_white_paper.pdf.../tutorials/installation 机器阅读理解模型 - BiDAF (Seo et al, 2017)： https://www.semanticscholar.org/paper/Bidirectional-Attention-Flow-for-Machine-Comprehen-Seo-Kembhavi
根据团队提供的反馈来看，无法匹配通常是因为介词、定冠词之类非核心短语的不一致，而不是因为实质性的理解。...综上，这个Human Performance的结果并不能够完全反应人类的阅读水平，而仅仅是SQuAD数据集上的一种表现指标而已。 ? 做对“阅读理解”题一定要读懂文章吗？...人类要做对一篇文章的阅读理解题，一定要理解这篇文字吗？其实未必。 中文房间实验 整体而言，机器的阅读理解，更类似于中文房间实验。...那么，运用这些关联回到原文中去给题目找答案，“对”的可能性与关联的质量数量直接相关。 机器阅读理解 机器如何阅读？...一个深度神经网络的“阅读”过程大体如下： 1. 将大量阅读理解的文章和问题由自然语言转换为数值（高维向量）； 2. 对这些向量经有一系列计算，得出某个同样以向量形式表达的结果； 3.
机器阅读理解 斯坦福有个很重要的比赛，就是让机器完成阅读理解题目，即给定一篇文章，让机器理解文章含义进行题目回复。每年这一比赛都是国际性的，引来了业界、学术界的广泛关注。...本文将从技术的角度，深入浅出、以口语性质的方式给大家传递机器进行阅读理解的过程。...SQuAD比赛简介 SQuAD全称是"Stanford Question Answering Dataset",是用于机器阅读理解的一款数据集，也是斯坦福大学主办的机器阅读理解比赛。...参赛队伍的目标是，理解文章、得到问题的回复结果。答案正确与否的主要评价指标有两个：EM值和F1值，直观理解为EM值表示答案与正确答案是否完全匹配，F1值表示答案之间的重合度。...目前用于机器阅读理解的深度学习框架很是单一，一般就是不断的Attention，再加上不断的迭代，去寻找答案。目前这种基于数据的阅读理解很受限制，感觉还是要跳出深度学习框架，才能真正地去做好理解。
机器阅读是实现机器认知智能的重要技术之一。机器阅读任务主要有两大类：完形填空和阅读理解。 （1）完型填空类型的问答，简单来说就是一个匹配问题。...问题的求解思路基本是： 1） 获取文档中词的表示 2） 获取问题的表示 3） 计算文档中词和问题的匹配得分，选出最优 （2）文本段类型的问答，与完型填空类型的问答，在思想上非常类似，主要区别在于...：完形填空的目标是文档中的一个词，文本阅读理解的目标是文档中的两个位置，分别用来标志答案的起点和终点。...继上次复现了r-net的方案之后，现将之前复现过的Bidirectional AttentionFlow （经典的阅读理解模型）也进行记录一下。...2、实验测试 （1）启动训练，加载词向量模型 image.png （2）训练过程截图 image.png （3）训练后的测试结果，如下所示，可以看到F1的值可以达到74.9% image.png
机器阅读理解，笔者认为他是NLP中最有意思的任务了。机器阅读一份文档之后，可以“理解”其中的内容，并可以回答关于这份文档的问题。听上去，有一种很强的“人工智能”的Feel。...这篇文章介绍机器阅读理解（Machine Reading Comprehension），包括MRC的概况、做法以及主要模型。...通常是转化位不同的NLP任务，来实现对文本不同层面的“理解”，例如如下的任务： 词性识别 命名实体识别 句法依存 句法依存 MRC也是一种理解文本的任务，它的大体模式是：机器阅读文档，并回答相关的问题...这跟我们做英语的阅读理解题目是非常的相似，阅读一篇英文章之后，基于此，做后面的几道选择题或者填空题。...需要注意的是，输入BiLSTM的emdedding向量是由4部分concate而成的： Glove生成的embedding embedding对齐特征，通过与q的embedding做attention而得到
良好学习过程的关键原则之一，就是让学习的内容略高于当前的理解。如果该主题与你已知的内容太过于相似，那么你就不会有很大的进步。另一方面，如果这个主题太难的话，你就会停滞不前，几乎没有进展。...当简单的神经网络不够时 在简单的工作中，阅读文本的任务包括构建我们之前阅读的内容。...GloVe是一种用于获取单词向量表征的无监督学习算法。 对来自语料库的汇总的全局单词共现统计进行训练，表征结果展示了单词向量空间的有趣的线性子结构。...—— Using AllenNLP in your Project） model_text_field_embedder 用于嵌入符号与作为输入的TextField。...— Using AllenNLP in your decode() decode有两个功能：它接收forward的输出，并对其进行任何必要的推理或解码，并将整数转换为字符串以使其便于人类阅读（例如，用于演示
| 导语 阅读理解是当前火热的自然语言处理应用方向之一，但在大多数业务场景下都缺少有效的标注数据，这种情况下常常需要借助传统的信息检索方法。...背景 在自动对话机器人或是智能客服中，根据用户问题，从文档中寻找可能的答案是一种很常见的需求。当前有很多基于神经网络的阅读理解模型，但是这些模型都需要大量的标注数据进行训练。...*无论是基于词典还是基于语料的扩展，对于扩展得到的查询词，在与候选答案进行相似度计算时，常常会对它们的权重进行衰减，即乘上一个小于1的系数（可以理解为扩展得到的查询词的置信度），这个系数作为超参数一般由实验者经验性地设置...高阶语言模型的方法很容易遇到稀疏性问题，为了避免零概率，通常会使用回退和插值两种方法来实现平滑，[9]对各种平滑方法进行了实验性的研究，有兴趣可进一步阅读，这里就不详细展开了。...KL散度越小的文档与问题的相关性越高。
机器阅读也是AllenNLP提供的功能模块之一。...The AllenNLP MC model is a reimplementation of BiDAF (Seo et al, 2017), or Bi-Directional Attention Flow...The AllenNLP BIDAF model achieves an EM score of 68.3 on the SQuAD dev set, just slightly ahead of the...由上可见，其介绍的机器阅读使用的算法是BIDAF, 具体的算法原理见前面的博客分析：基于Bidirectional AttentionFlow的机器阅读理解实践。...具体实践如下： （1）源码中参数的自动传入与测试，如下所示： ? （2）python命令终端中的测试 ? （3）代码的自测，自编写了一个Test函数。 ?
本文介绍打开PDF文件时，PDF阅读器所显示的文件名称与文件实际名称不一致的解决办法。 ...那么问题就清楚了：我用了Office 2019 Word自带的PDF转换，其默认保留了原有的Word文件“标题”信息；而对于部分PDF阅读器（例如本文中我用的是Foxit），其在显示PDF文件的名称时，...尤其需要注意的是，似乎有的PDF阅读器不会用原有Word文件的标题作为PDF打开后显示的名称——比如之前我一直用金山的PDF阅读器，就似乎一直没有发现这个问题，从而说明有可能其和现在我用的Foxit在显示...那么我们更加需要注意了：这种只有自己看的PDF文件出了问题还好，如果是比较重要的PDF——比如以后给面试官发自己用模板修改的、已命名为XXX个人简历.pdf的简历，我们自己的电脑用的PDF阅读器显示的名称没有问题...，但是结果面试官装的是别的PDF软件，在面试官电脑打开显示的却是清新淡雅职场简历模板这种名字，就很尴尬的。
---- 机器阅读理解和问答是自然语言处理领域的一个火热主题。该任务旨在让机器像人类一样阅读理解。...前面两篇文章对BERT的官方源码以及在序列标注上的应用进行了介绍，本篇文章将介绍如何利用BERT来解决阅读理解与问答问题。 1....阅读理解与问答简介 机器阅读理解与问答主要涉及到深度学习、自然语言处理和信息检索。机器阅读理解具有很高的研究价值和多样的落地场景。...对于第一类问题，标准答案一般与文本中的答案完全匹配。本文涉及的问答任务中的问题均为第一类问题。 传统的解决阅读理解与问答任务的方法有基于特征的逻辑回归（一般作为Baseline）。...同样的，当我们对模型进行修改以适用于中文文本后，我们发现BERT在中文的阅读理解与问答任务上表现十分出色，远高于其他模型。下面我们将分析BERT在阅读理解和问答上的应用。 2.
看优秀的源码的时候，将这样的场景与对应的方案收入囊中，或者仅仅在脑中留下一个印象也好，以便在需要的时候，你的武器库里总能掏出一把称手的家伙来。...学习的方式有很多种，阅读源码并不一定是最适合你当前的情况的。 应该这样 精心挑选要阅读的源码项目。...这最好是与你的编程语言、你的工作内容、你的兴趣所在相关的，这样才能更切实地感受到阅读源码给你带来的益处，更有动力继续。 如果你想学习的知识点有官方文档，先看文档再看源码。...但如果你能编译运行，那在需要的时候你可以修改，加日志等等来更好地观察和验证你的想法，得到正确的理解。 做一些笔记。...一方面是将你的学习成果保留下来，方便随时查阅，毕竟只凭脑子记忆是不靠谱的；另一方面在学习的过程中，也能帮助理解。
来载入 AllenNLP，这样它就可以在 CPU 与 GPU 上运行了。...AllenNLP 主要由 Allen 人工智能实验室构建和维护，该项目也与华盛顿大学等机构共同合作。 ?...1.下载与安装 Conda 2.将你的目录指向 AllenNLP 的克隆 cd allennlp 3....Docker 环境使用 Conda 来安装 Python 并自动进入 Conda 环境「allennlp」。你可以通过运行 pytest -v 来测试安装结果。...模型 借助易于运行的基础设施，AllenNLP 在合理的运行时间内展现了强大性能。 机器理解 机器理解（MC）模型通过选择证据文本中的答案范围回答自然语言问题。
打算在跳板机上写一个shell脚本，批量检查远程服务器上的main进程是否在健康运行中。...如上执行结果，发现脚本执行过程中，看到赋予NUM参数的结果值是2！但是手动执行ps -ef|grep main|grep -v grep|wc -l的结果明明是0！！...这是由于grep匹配的问题，需要grep进行精准匹配，即"grep -w"。...故在跳板机上，批量检查远程服务器的main进程运行状态的脚本为： [root@tiaoban ~]# cat /usr/bin/main_check #!
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