完形填空给阅读增加了障碍，需要理解上下文和词汇的使用，对机器阅读理解具有挑战性。 ? 2.2 Multiple Choice 多项选择是另一个受语言能力考试启发的机器阅读理解题。...2.3 Span Extraction 虽然完形填空和多项选择可以在一定程度上衡量机器理解自然语言的能力，但这些任务都有局限性。更具体地说，词汇或实体不足以回答问题。相反，需要一些完整的句子。...2.4 Free Answering 与完形填空和多项选择题相比，跨度提取任务在允许机器给出更灵活的答案方面取得了很大的进步，但这还不够，因为在限定的语境范围内给出答案仍然是不现实的。...多项选择题会为每个问题提供考生的答案，这样即使答案不局限在原来的语境中，也可以很容易地进行评估。由于语言考试中的多项选择题很容易使用，因此构建数据集并不难。...在评估完形填空题和多项选择题时，最常用的衡量标准是准确率（Accuracy）。在跨度提取方面，使用精确匹配(EM)和F1-score来衡量模型的性能。
完形填空给阅读增加了障碍，需要理解上下文和词汇的使用，对机器阅读理解具有挑战性。...它要求根据所提供的上下文从考生中选择正确的答案。与完形填空相比，多项选择题的答案不局限于上下文中的单词或实体，因此答案形式更加灵活，但本次任务要求考生提供答案。... 2.3 Span Extraction 虽然完形填空和多项选择可以在一定程度上衡量机器理解自然语言的能力...多项选择题会为每个问题提供考生的答案，这样即使答案不局限在原来的语境中，也可以很容易地进行评估。由于语言考试中的多项选择题很容易使用，因此构建数据集并不难。...在评估完形填空题和多项选择题时，最常用的衡量标准是准确率（Accuracy）。在跨度提取方面，使用精确匹配(EM)和F1-score来衡量模型的性能。
0的单项式，不会造成空间的浪费，但是考虑到两个多项式相加，次数相同的多项式需要合并在一起，这种存储方式可能需要花费一些时间来寻找两个多项式里的相同次数的单项式 数据结构的选择 不用多说必须使用动态内存...，结构体的默认是公有的（下面的也是 多项式及其加法的构想 多项式的构想： 构建一个多项式就是输入每一个单项式的系数和次数，等到所有的单项式都输入完毕，多项式就构建好了 但是单项式一个一个输入比较麻烦，可以一口气全部输入完...，最后输入一个结束标志表示所有的单项式都输入完了，停止多项式的构建 每个单项式含有两个数据，那就将输入的这一串数字每两个写入一个Node中，如果读取到的两个数字跟结束标志相符，则说明多项式构建好了 由于写入多项式的前提是已知所有单项式的系数和次数...，只要把不是次数和系数的组合的两个数作为结束标志就可以了 加法的构想： 用a、b表示两个相加的多项式，用另一个多项式c作为多项式相加的结果 如果a、b多项式里有同类相，要合并之后作为结果，没有同类相的单项式直接作为结果...，都用到了elemType的成员coef和exp，或者elemType的成员head，只有Type具有成员coef和exp，只有Node有head，直接使用具体的变量类型不更简单吗 而且这个是多项式的加法
然后，该研究列出了已有的基于 prompt 学习方法的多种应用，并探讨了不同应用场景中如何选择合适的训练方法。...主要有两种主要类型：填充文本字符串空白的完形填空（Cloze）prompt，和用于延续字符串前缀的前缀 (Prefix) prompt。...手工模板工程 创建 prompt 最自然的方式也许是基于手工创建比较直观的模板。例如， LAMA 数据集提供了手工创建的完形填空模板来探索 LM 中的知识。...自动化模板学习 虽然手工制作模板的策略很直观，并且确实可以在一定程度上准确地解决各种任务，但这种方法也存在一些问题： 创建和对这些 prompt 进行实验需要大量的时间和经验，特别是对于一些复杂的任务...与手动创建 prompt 一样，手动创建 answer 可能不是 LM 实现理想预测性能的最佳选择。
然后，该研究列出了已有的基于 prompt 学习方法的多种应用，并探讨了不同应用场景中如何选择合适的训练方法。...主要有两种主要类型：填充文本字符串空白的完形填空（Cloze）prompt，和用于延续字符串前缀的前缀 (Prefix) prompt。...手工模板工程 创建 prompt 最自然的方式也许是基于手工创建比较直观的模板。例如， LAMA 数据集提供了手工创建的完形填空模板来探索 LM 中的知识。...自动化模板学习 虽然手工制作模板的策略很直观，并且确实可以在一定程度上准确地解决各种任务，但这种方法也存在一些问题： 创建和对这些 prompt 进行实验需要大量的时间和经验，特别是对于一些复杂的任务，...与手动创建 prompt 一样，手动创建 answer 可能不是 LM 实现理想预测性能的最佳选择。
进一步，设计了一个基于多项选择完形填空测试（a reward based on a multiple choice cloze test）的奖励，以驱动模型更好地捕捉实体间的交互信息。...2.1.4 完形填空强化学习 在使用 L_ml 进行极大似然训练后，作者在第二阶段强化学习（RL）中进一步设计了一个多项选择完形填空奖励，使得模型能够生成更真实、信息更丰富的摘要。...本文奖励函数使用 ROUGE 和下面介绍的多项选择完形填空得分的组合：R(y) = R_rouge(y) +γ_clozeR_cloze。...CNN/DM 数据库中 ROUGE 自动评价结果，最优结果以粗体表示，本文模型最好的结果以斜体表示 2.3 文章小结 本文提出了一种知识图谱增强摘要生成框架，并提出了一种用于强化学习的多项选择完形填空奖励...该模型能够从输入文本中捕捉实体的局部特征和全局交互信息，从而生成高质量的摘要。与图表示相结合，本文引入的多项选择完形填空奖励进一步改进了摘要内容。 3.
如果做一道单项选择题时实在没有思路，这时，有一种“民间偏方”叫做选C，似乎出题老师比较喜欢把正确答案放在C选项。可是，事实真的是这样吗？ ?...他取用了一个学期做的所有英语选择题，为了方便大家了解统计，我们先简单看下他们的英语题型： 一张试卷一共是70选择，20道听力仅有ABC三个选项，之后是15±5语法类的选择，20完形填空，15阅读理解。...为了公平起见，他没有把听力和其他类型放在一起比较（毕竟只有三个选项），下面就是对1380道听力题的统计结果： A: 30.809 % B: 33.529 % C: 35.662 % D: 0.000 %...03 高考英语：答案分布很平均 高考英语是高考9门里单项选择题最多，比例最高的科目，下面我们来看看2011年到2015年的单选题正确答案选项分布情况： ?...作者：小姚老师 等 来源：家辉培优升学指导（ID：penglaoshi8）、网易教育频道综合自网络，如有版权问题请与我们取得联系。
然后，该研究列出了已有的基于 prompt 学习方法的多种应用，并探讨了不同应用场景中如何选择合适的训练方法。...主要有两种主要类型：填充文本字符串空白的完形填空（Cloze）prompt，和用于延续字符串前缀的前缀 (Prefix) prompt。...手工模板工程： 创建 prompt 最自然的方式也许是基于手工创建比较直观的模板。例如， LAMA 数据集提供了手工创建的完形填空模板来探索 LM 中的知识。...自动化模板学习： 虽然手工制作模板的策略很直观，并且确实可以在一定程度上准确地解决各种任务，但这种方法也存在一些问题： 创建和对这些 prompt 进行实验需要大量的时间和经验，特别是对于一些复杂的任务...与手动创建 prompt 一样，手动创建 answer 可能不是 LM 实现理想预测性能的最佳选择。
常用的内置 Note 类型 问答 完形填空 选择题(单选、多选) 列表完形填空 表格完形填空 易于拓展 ---- 使用这个工具，你无需牺牲原文档的可读性，就能与 Anki 对接。.... - 列表 - 之类的东西 创建完形填空**只需要加粗**就可以**了**，有点像是**划重点**。 安装 安装 AnkiConnect 安装 AnkiConnect 拓展....导入测试牌组 这一步的意义在于，将几个内置的 Note 类型导入到 Anki 中。 它会创建一个名为 Export 的牌组，还有一个名为 #Export 的标签。...选择题 选 A 还是选 B…这是个问题。 这不是 Anki 内置的类型，但因为比较常用，被内置在本项目中。 我导入了一个 Monokaicloze 的修改版本来实现这个功能。...可以在第二行加一个空格来避免被识别为选择题。 列表完形填空 列表会被识别为完形填空。
如果做一道单项选择题时实在没有思路，这时，有一种“民间偏方”叫做选C，似乎出题老师比较喜欢把正确答案放在C选项。可是，事实真的是这样吗？...真相一：不会做选C不靠谱 “不会做选C”，这是流传最广的说法了。有人研究过历年的中高考真题和模拟题，得到以下图表： ? 结论：在历年的中高考真题和模拟题中，各选项比例相对均衡。...他取用了一个学期做的所有英语选择题，为了方便大家了解统计，我们先简单看下他们的英语题型： 一张试卷一共是70选择，20道听力仅有ABC三个选项，之后是15±5语法类的选择，20完形填空，15阅读理解。...为了公平起见，他没有把听力和其他类型放在一起比较（毕竟只有三个选项），下面就是对1380道听力题的统计结果： A: 30.809 % B: 33.529 % C: 35.662 % D: 0.000 %...高考英语：答案分布很平均 高考英语是高考9门里单项选择题最多，比例最高的科目，下面我们来看看2011年到2015年的单选题正确答案选项分布情况： ?
这时将遇到一个问题，即子控件与父控件的位置关系问题，即当父控件的位置、大小变化时，子控件按照什么样的原则改变其位置、大小。Anchor属性就规定了这个原则。...列表类控件 10、ListBox 控件 ListBox 控件又称列表框，它在工具箱中的图标为，它显示一个项目列表供用户选择。在列表框中，用户一次可以选择一项，也可以选择多项。...当把此属性值设置为字符串值时，ListBox 控件将在列表内搜索与指定文本匹配的项并选择该项。若在列表中选择了一项或多项，该属性将返回第一个选定项的文本。...可以认ComboBox就是文本框与列表框的组合，与文本框和列表框的功能基本一致。与列表框相比，组合框不能多选，它无 SelectionMode 属性。...组合框的各种样式如图9-22 所示， 左边的组合框能够通过文本框输入文本， 中间的组合框则不能输入文本， 只能选择列表项。
指示学习和提示学习的目的都是去挖掘语言模型本身具备的知识。不同的是 Prompt 是激发语言模型的补全能力，例如根据上半句生成下半句，或是完形填空等。...PLM oriented：使用模板将原始任务输入构建成完形填空题。 human-oriented：利用足够的任务信息作为指导，例如定义和可选的小样本演示等 2....指示学习的指令种类 2.1 任务指令 将这些指令概括为执行 T,X 和 Y 的不同组合的三类（ENTAILMENT-ORIENTED、 PLM-ORIENTED 和 HUMAN-ORIENTED） 2.1.1...将原始的封闭集标签分类问题扩展为具有很少甚至零标签特定示例的开放域开放形式标签的识别问题。 因此，它被广泛应用于各种少样本 / 零样本分类任务，如主题分类、情感分类、实体类型和实体关系。...* 尽管提示技术具有出色的性能，但在实际应用中，面向 PLM 的指令仍然存在两个明显的问题： * 不是用户友好的。
（离散化） 问答SQuAD任务：输入是'question:'+提问+ 'context:'+上下文，输出是答案 不难发现在T5的时代，prompt模板的构建还比较粗糙，更多是单纯的任务名称+任务类型来区分不同的...图片 和第一章的LAMA相似，PET-TC也是把输入映射成完形填空式的prompt模板，对掩码词进行预测作为分类标签。...5个形容词本身就是隐含了评论质量信息的，所以会引入部分前置信息，避免重头学习，这一点和MRC有些相似 预训练和微调的一致性高，都是解决完形填空问题，学习目标一致 微调的损失函数是交叉熵，作者没有引入额外参数...论文先是验证了相同模板不同标签词,和相同标签词不同模板对模型效果都有显著影响，如下 图片 以下介绍自动搜索的部分 标签词搜索 考虑在全vocab上搜索标签词搜索空间太大，在少量样本上直接微调选择最优的标签词会存在过拟合的问题...再结合所有分类Top-K的候选词，得到n个标签词组合。这里的n和k都是超参，在100~1000不等。 图片 然后在n个候选标签词组合中，针对微调后在验证集的准确率，选择效果最好的标签词组合。
和第一章的LAMA相似，PET-TC也是把输入映射成完形填空式的prompt模板，对掩码词进行预测作为分类标签。...5个形容词本身就是隐含了评论质量信息的，所以会引入部分前置信息，避免重头学习，这一点和MRC有些相似 预训练和微调的一致性高，都是解决完形填空问题，学习目标一致 微调的损失函数是交叉熵，作者没有引入额外参数...论文先是验证了相同模板不同标签词,和相同标签词不同模板对模型效果都有显著影响，如下 以下介绍自动搜索的部分 标签词搜索 考虑在全vocab上搜索标签词搜索空间太大，在少量样本上直接微调选择最优的标签词会存在过拟合的问题...再结合所有分类Top-K的候选词，得到n个标签词组合。这里的n和k都是超参，在100~1000不等。 然后在n个候选标签词组合中，针对微调后在验证集的准确率，选择效果最好的标签词组合。...AutoPrompt合（人）理（类）不（能）少（懂）： 固定prompt微调LM 经过以上搜素得到最优标签词组合和prompt模板后，作者的微调过程模仿了GPT3的few-shot构建方式。
编译 | AI科技大本营 参与 | 王珂凝 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】现在，不管想解决什么类型的机器学习（ML）问题，都会有各种不同的算法可以供你选择。...▌线性回归和多项式回归 线性回归 从简单的情况开始，单变量线性回归使用线性模型为单个输入自变量（特征变量）和输出因变量创建关系模型。...更为一般的情况是多变量线性回归，它为多个独立的输入自变量（特征变量）与输出因变量之间创建关系模型，该模型始终为线性，这是因为输出变量是输入变量的线性组合。...第三种最常见的情况是多项式回归，该模型是特征变量的非线性组合，例如：指数变量，正弦和余弦等。然而，这需要了解数据是如何与输出相关的。我们可以使用随机梯度下降（SGD）对回归模型进行训练。...优点： 善于学习复杂且高度非线性的关系，通常可以具有很高的性能，其性能优于多项式回归，并且通常与神经网络的性能相当。
Groovy 通过声明性的语言元素将基于声明的构建推向下层，你可以按你想要的方式进行组合。...Gradle 的扩展 Gradle 有非常良好的扩展性。 从简单的单项目构建，到庞大的多项目构建，它都能显著地提升你的效率。 这才是真正的结构化构建。...通过最先进的增量构建功能，它可以解决许多大型企业所面临的性能瓶颈问题。 多项目构建 Gradle 对多项目构建的支持非常出色。项目依赖是首先需要考虑的问题。...我们允许你在多项目构建当中对项目依赖关系进行建模，因为它们才是你真正的问题域。 Gradle 遵守你的布局。 Gradle 提供了局部构建的功能。...我们选择了 Groovy，因为它向 Java 人员提供了目前为止最大的透明度。 其基本的语法，类型，包结构和其他方面都与 Java 一样，Groovy 在这之上又增加了许多东西。
这些结果带来了一个基础的问题：为什么具有许多隐含层的深层神经网络在解决机器学习和人工智能中的关键问题时具有功能优势？...例如，文献23关注 ReLU 非线性和一些线性区域数作为复杂性度量；文献24关注计算多项式的和积网络，以及多项式中的单项数作为复杂性度量；文献28着重于Pfaffian非线性和复杂度的拓扑度量，如决策边界的...在这种混沌状态下，对于随机网络[29；图1b]，简单一维输入流形的长度和积分外曲率的全局度量通常随深度呈指数增长，而相应的长度度量最大增长率为浅层网络宽度的平方根，无论人们如何选择权重。...一般来说，需要更多的理论工作来理解深层网络如何以及何时能够有效地在我们希望在人工智能中学习的类型的自然输入域上表达更多的自然函数。...沿着这条线有趣的早期方向包括分析一般的组合函数类[33]，以及探索简单神经网络分类光滑流形的能力[34]。
3.3.AddRange：首先遍历指定对象实例集合；然后获取对象实例的路径和图标；最后在该路径添加具有该对象实例和图标的菜单项。...OdinMenuTreeExtensions：它是Odin中具有OdinMenuTree类型和OdinMenuItem类型扩展函数的类。...5.AddAssetAtPath：首先获取指定的资源路径和资源类型对应的对象实例。接着创建一个具有该对象实例的菜单项。然后在指定的路径下添加该菜单项。最后返回新创建的菜单项列表。...接着根据查找到的资源文件和指定的资源类型来创建对象实例，并创建一个拥有该对象实例的菜单项。...接着根据查找到的资源文件和指定的资源类型来创建对象实例，并将该对象实例添加到一个列表中。然后创建一个具有该列表的菜单项。最后在指定的路径下面添加该菜单项，并返回新创建的菜单项列表。
梯度下降搜索的方法是在单词候选集里选择词并组合成 prompt，利用梯度下降的方式不断尝试组合，从而达到让 PLM 生成需要的词的目的。 * **Prompt Generation**....d) Decomposition 跟 prompt composition 刚好反过来，对于有些问题，想通过定义一个完整的 prompt 去解决会非常具有挑战，于是一个直观的做法就是将这个问题分解为多个问题...但是关于如何构建 prompt，如何选择语言模型，构建候选答案空间，构建答案到最终输出的映射，如何选择训练策略，如何寻找一个最佳配置使得下游任务效果达到最优，依旧是个需要持续探索的事情。...model, multi prompt learning 等，每个环节都有若干种不同的选择，如何在如此繁多的可能性中搜索一个最优的组合确实是需要持续探索的事情。...目前使用 Prompt 的工作大多集中育分类任务和生成任务，其它任务则较少，因为如何有效地将预训练任务和 prompt 联系起来还是一个值得探讨的问题。另外，模板和答案的联系也函待解决。
根据Answer的类型，我们可以把目前的MRC系统分为以下4类： 完形填空类型（cloze） 多项选择（Multiple Choice） Span Prdiction Free-From answer...设给定一篇文章p，长度位l1；同时给定一个问题q，长度位l2；目的是预测一个span（start,end）,start和end是P上词位置，并且这个span是这个问题的答案。...模型将这个任务转化为序列上的二分类问题，即对于文章中的每个词，都预测这个词分别是start和end的得分，最后用这个分数来预测span。...词性特征 实体类型特征 3）prediction部分 简单来说就n个二分类，根据q和p分别预测每个词是start及end的概率： ?...我们前面还介绍过，如何基于BERT来做MRC的任务，感兴趣的读者可以看看： 【NLP】如何利用BERT来做基于阅读理解的信息抽取 总结 基于MRC可以完成知识抽取、QA等重要的NLP任务，读者务必熟悉。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
