搜狗公司 & 中科院自动化所在信息检索领域顶级会议 SIGIR 2019 （CCF A 类会议）中联合提出了一个基于文档门控机制的阅读算法，并将其用在开放域问答中，在很多开放域问答应用中取得了最好的效果。搜狗公司为这篇论文《Document Gated Reader for Open-Domain Question Answering》撰写了中文解读文章如下。
本文是对上海交通大学和云从科技共同完成，被 AAAI2020 录用的论文《DCMN+: Dual Co-Matching Network for Multi-choice Reading Comprehension》进行解读。
在那些寒窗苦读的学生时代，你一定碰见过阅读理解，它需要融会贯通进行主观陈述和作答，是让无数考生头疼的题目。继智能系统在围棋、国际象棋、游戏等领域超越人类后，「阅读理解」也成为了机器的「苦恼」。
Author：Shanshan Liu , Xin Zhang , Sheng Zhang , Hui Wang , Weiming Zhang
夏乙 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 又吵起来了。 只因为最近在阅读理解这件事上，人类又被机器给超越了。 哈？人类又一阵地失守了？AI对鲁迅作品的理解超过我了？ щ(ﾟДﾟщ)
AI 研习社按，日前，由中国中文信息学会 (CIPS)、中国计算机学会 (CCF) 和百度公司联合举办的「2018 机器阅读理解技术竞赛」落下帷幕，Naturali 奇点机智从国内外 800 多支队伍中脱颖而出，获得第一名。在两个评价标准 ROUGE-L 和 BLEU-4 上，奇点机智分别获得 63.38 和 59.23 的得分，均高出第二名超过两分。
如果运行JavaDemo,什么样的信息会打印出来? 1/** 2如果运行JavaDemo,什么样的信息会打印出来? 3*/ 4public class Demo { 5 public st
https://challenger.ai/competition/oqmrc2018
《 3R: Reading - Ranking - Recognizing for Multi-Passage Reading Comprehension》
对人工智能领域而言，刚刚过去的2019年，堪称NLP（自然语言处理）年。在这一年里，Bert，XLNet，GPT-2等NLP模型、工具大放异彩，竞相占据各大AI头条。
人类从一百二十万年前就开始制造机器了。阿基米德的杠杆给了我们力量，伽利略与达芬奇的动力学给了我们速度与空间，而计算机科学将取之不尽的信息从广阔的世界里吸收过来呈现在我们眼前：它试图让人类更「渊博」，用可以无限扩充的存储帮助大脑去记忆；也试图让人类更「聪明」，能够用可叠加的算力帮助人跨越自身处理大量数据和高维数据的极限。
这不，2018年迭代上线的CoQA机器阅读理解大赛，一番你争我赶之后，最终还是形成了中国AI力量争霸之势。
你可以根据自己的水平，结合希望达到的深度，再考虑愿意付出的时间，跟着本指南做几道选择题，我会给你一份适合你的源码学习路径。
作者：Siva Reddy、Danqi Chen、Christopher D. Manning
论文名称：Cross-Lingual Machine Reading Comprehension
这次的 [ 一分钟系列 ] 灰常的简单，只有短短几十来个字，考验你 Java 基础的时候到了，烧动吧，大脑！话不多说，本次代码只为募集到最优秀的答案，代码如下：
很难想象有哪个JavaScript面试不会提到事件循环这个主题。这并非没有道理，这个主题确实是非常基础的，并且每天都被React、Vue、你用的任何框架的开发者所使用。
一部问答系统发展史就是一部人工智能发展史。早在1950年的图灵测试就提出：如果人类无法通过问答将机器和人区分开，那么这个机器就可以被认为具有智能。问答系统和人工智能有着密不可分的关系。从基于规则和结构化数据的自动问答，到基于精细设计神经网络的文本问答，再到T5[1]将一切文本任务都转化为问答，我们足以看出自动问答系统在走向机器智能的过程中的重要性。
从小就听说，选择题遇到不会的，就按照这个技巧选择：三短一长选长的，三长一短选短的；两长两短选择B，长短不齐就选BC。
导读：从小就听说，选择题遇到不会的，就按照这个技巧选择：三短一长选长的，三长一短选短的；两长两短选择B，长短不齐就选BC。
AI科技评论按：微软研究院对MRC领域迁移进行了首次尝试。他们最新提出的 SynNet 模型能在一个新的领域获得更准确的结果，而不需要额外的训练数据，并且网络性能接近全监督MRC系统。AI科技评论将其编译如下： 对人类来说，阅读理解是每天都在进行的基本任务。早在小学的时候，我们就能在阅读文章后，回答与文章的中心思想和细节相关的问题。 但对AI来说，完美的进行阅读理解仍然是一个难以实现的目标，但如果我们要评估和实现通用人工智能，就必须让AI达成这个目标。 实际上，许多现实生活中的场景，包括客户服务、建议、问答
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
原文链接：https://chendq-thesis-zh.readthedocs.io/en/latest/
大家好，这里是NewBeeNLP。智能问答是人工智能领域中一个比较受关注的方向，目前广泛应用于各种垂直或综合的搜索引擎、智能客服、智能助手以及智能手机、车载音箱等。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 依托全国计算语言学学术会议（CCL），自2017年以来“讯飞杯”中文机器阅读理解（CMRC）系列评测已成功举办四届，对中文机器阅读理解的不同任务进行了评测，见证了中文机器阅读理解技术的不断发展。今年我们继续承办第五届“讯飞杯”中文机器阅读理解评测（CMRC 2022），并将于2022年10月在第二十一届全国计算语言学学术会议（CCL 2022）上召开评测研讨会。我们诚挚邀请各单位和个人报名参加本届评测。 CMRC 2022官网：http://cmrc2022.hf
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ---- 分享嘉宾：姚婷 腾讯 专家研究员 编辑整理：王惠灵 合肥工业大学 出品平台：DataFunTalk 导读：智能问答是人工智能领域中一个比较受关注的方向，目前广泛应用于各种垂直或综合的搜索引擎、智能客服、智能助手以及智能手机、车载音箱等。本次分享的主题是QQ浏览器搜索中的智能问答技术，主要分为以下几个部分： 1.背景介绍 智能问答在搜索中的应用 搜索中的Top1问答 2.关键技术 搜索问答的技术框架 KBQA：基于知识图谱的问答 DeepQA：基于搜索+机器
建立知识库并不像单击几个按钮并将其实施到现有网站那么容易。实际上，建立知识库就像建立一个全新的网站，只是它集成到您现有的网站中。它是您网站的一个部分，您的客户每次需要有关您的服务的一些信息或有问题需要解决时都会前往该部分。
今日（6月13日），斯坦福NLP团队对外宣称，机器阅读理解数据集SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）完成新一波更新，将由SQuAD 1.1版本迭代至SQuAD 2.0。
在Quora，我们已经使用机器学习方法一段时间了。我们不断提出新的方法，并对现有方法进行大的改进。 重要的是要注意，所有这些改进都是首先通过使用许多不同类型的离线指标进行离线优化和测试，并最终通过A / B在线测试的。在下面的段落中，我将介绍Quora在2015年ML的最重要的应用和技术。
早就听说A I原生应用的实用性很强，高考即将来临，学生们进入冲刺期。对于学生党来讲，哪款应用有可能成为他们的“学 习神器”呢？
本文讲述了现代机器学习的模型，主要由微软数据科学家Anusua Trivedi和数据科学家经理Wee Hyong Tok共同撰写。
本次整理的论文还是主要偏向于Open-Domain QA，其中主要涉及到结合文本与知识库的GRAFT-Net模型、基本词汇的检索-阅读者模型、改进的DS-QA模型、结合了教育语义的动态概念网络模型、知识增强的图神经网络(KGNN)等。（四篇含源码）
一个编程学习者，尤其是刚入门的初学者，在学习过程中必然会遇到各种问题，于是难免需要向人提问寻求解答。本编程教室开张以来，我也解答了非常多的提问。今天想就“提问”这件事情说说我的一点建议： 1.提问之前先尝试搜索 你的问题可能是千万人曾经遇到过的小问题，搜索引擎就可以回答你。谷歌是个好网站，实在不行百度一下你也可能知道。 2.尽可能清楚、准确、完整地描述你的问题 不要只把你不懂的地方拿出来问而不提及问题的前因后果，否则回答者可能无法明白你的问题。尽量客观描述问题，而不是只说自己的理解和假设。在客观描述的基础上
首先访问[OpenJDK官网](http://openjdk.java.net/)
本次整理的论文还是主要偏向于机器阅读理解的问答（MRC-QA），其中主要涉及到双向注意流(BIDAF)网络、Gated Attention模型、AS Reader模型、问答句子识别、双向注意机制和层次表示学习的关系图神经网络、类人问答系统建立等。
在某种意义上，你可以把机器学习算法看作有很多刀剑的军械库。里边有各种各样的工具，你要做的，就是得学会在对的时间使用对的工具。举个例子，如果把“回归”看作是一把剑，它可以轻松地将一部分数据大卸八块，但面对高度复杂的数据时却无能为力。相反，支持向量机就像一把锋利的小刀--它适用于规模更小的数据集，这并不代表这把刀威力不够，相反的，它在构建模型时表现的非常强大。
噢，好样的老富兰克林——从不会想不出精练的说教。为什么，如果我们能够早睡早起，我们就是了不起的程序员——对吗？早起的鸟儿有虫吃，但早起的虫子呢？
一个编程学习者，尤其是刚入门的初学者，在学习过程中必然会遇到各种问题，于是难免需要向人提问寻求解答。本编程教室开张以来，我也解答了非常多的提问。今天想就“提问”这件事情说说我的一点建议：
Dureader数据集 数据示例 {"documents": [{ "is_selected": true, "title": "iOS里,把一个页面链接分享给好友,好友在微信里打开这个链接,怎么跳", "most_related_para": 0, "segmented_title": ["iOS", "里", ",", "把", "一", "个", "页面", "链接", "分享", "给", "好友", ",", "好友", "在", "微信", "里", "打开", "这个", "链
AI 科技评论按：7 月 28 日，由中国中文信息学会和中国计算机学会联合举办的第三届语言与智能高峰论坛于北京语言大学举办，Naturali 奇点机智团队作为 2018 机器阅读理解技术竞赛冠军团队，受邀参加本次活动的「机器阅读理解评测论坛及颁奖仪式」，Naturali 联合创始人兼 CTO、国际计算语言学协会会士（ACL Fellow）林德康作为代表进行了 2018 阅读理解技术竞赛系统报告。
AI 研习社按：7 月 28 日，由中国中文信息学会和中国计算机学会联合举办的第三届语言与智能高峰论坛于北京语言大学举办，Naturali 奇点机智团队作为 2018 机器阅读理解技术竞赛冠军团队，受邀参加本次活动的「机器阅读理解评测论坛及颁奖仪式」，Naturali 联合创始人兼 CTO、国际计算语言学协会会士（ACL Fellow）林德康作为代表进行了 2018 阅读理解技术竞赛系统报告。
阅读程序 1.× × √ √ C C 2.× √ 都对 B A D 3.√ × × D D C
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上周，搜狗在GitHub低调发布了机器阅读理解工具包SMRC（Sogou Machine Reading Comprehension）。
QA可以分为Close-domain QA和Open-domain QA，前者一般限制在某个特定领域，有一个给定的该领域的知识库，比如医院里的问答机器人，只负责回答医疗相关问题，甚至只负责回答该医院的一些说明性问题，再比如我们在淘宝上的智能客服，甚至只能在它给定的一个问题集合里面问问题；而Open-domain QA则是我们可以问任何事实性问题，一般是给你一个海量文本的语料库，比方Wikipedia/百度百科，让你从这个里面去找回答任意非主观问题的答案，这显然就困难地多。总结一下，Open-domain QA的定义：
开放式对话问答可以被视为两种任务：段落检索和对话问答，前者依赖于从大型语料库中选择候选段落，后者需要更好地理解问题的上下文来给出答案。针对开放式问答，本文提出ConvADR-QA框架方法，即利用历史答案提高检索性能，从而提升问答效果。在基准数据集OR-QuAC上的实验结果表明，在检索和问答生成阶段下都优于现有的基线模型。
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。
一 前言 说到源码，大家脑海里可能浮现出四个字 我太难了???。读源码貌似和我们遥不可及，因为在日常工作中，我们基本掌握在熟练的程度上，就能够满足工作需求，即便是想看源码，也会被源码复杂的逻辑拒之门
这两项测试旨在评估AI算法，它们在人类Q＆A中处理自然语言的能力以及分析不同类型文档中的文本的能力。
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