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机器是如何“阅读理解”的？| NLP基础
机器是如何“阅读理解”的？ 2019 nlp模型集体超越人类？ 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。? 一众nlp模型虽然属于相互竞争的关系，但至少从媒体报道的角度来看，在阅读理解这件事情上，它们都已经...
论文阅读理解 - Convolutional Pose Machines
论文阅读理解 - convolutional pose machines 基于序列化的全卷积网络结构，学习空间信息和纹理信息，估计人体姿态. 摘要： pose machines 是一种序列化的预测框架，可以学习信息丰富的空间信息模型. convolutional pose machines(cpms) 是将 convolutional network 整合进 posemachines，以学习图像特征和图像相关...
从机器翻译到阅读理解，盘点九大NLP模型
simnet项目链接：https:github.combaiduanyqtreemastertoolssimnettrainpaddle阅读理解-dureader机器阅读理解是指让机器像人类一样阅读文本，提炼文本信息并回答相关问题。 对人类而言，阅读理解是获取外部知识的一项基本且重要的能力。 同样，对机器而言，机器阅读理解能力也是新一代机器人应具备的基础能力...
【NLP】详聊NLP中的阅读理解（MRC）
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。 作者&编辑 | 小dream哥目标目前来讲...
论文阅读理解 - Automatic Spatially-aware Fashion Concept Discovery
论文阅读理解 - automatic spatially-aware fashion concept discovery主要是应用属性(attributes)在图片中的空间位置信息，表现为 activation map 形式； 结合 word2vec 生成文本描述的特征向量. 可用于图像检索(基于attributes-feedback)，数据集中特定属性的图像浏览. 对比一般图片，服装图片的特点：服装易受形变...
7 papers | 3篇综述论文，全面了解机器阅读理解、图表征学习等
机器之心整理机器之心编辑部本周 7 papers 重点推荐三篇综述论文，包括机器学习测试综述、图数据表征学习方法最新进展综述以及机器阅读理解综述。 这些 survey 论文能够很好的帮助我们全面了解特定技术主题。 1. 标题：machine learning testing: survey, landscapes and horizons作者：jie m. zhang, mark harman, ...
中国AI军团争霸机器阅读理解大赛，搜狗创下全球新纪录
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。 而且更可喜的是，就在最近，搜狗ai团队脱颖而出，不仅高分夺冠，而且全面刷新coqa所有评价指标。? 不得不说：威武~搜狗夺冠coqa此次夺冠的搜狗团队来自搜狗搜索ai研究团队，模型则是bert + answer verification...
【NLP】如何利用BERT来做基于阅读理解的信息抽取
今天我们介绍基于阅读理解的信息抽取，能够较好的处理一些复杂的问题，特别是在抽取一些比较长的信息时，效果比较明显。 2 基于阅读理解的信息抽取先来回顾一下nlp中“机器阅读理解”这个任务。 机器阅读理解是给定一段文本paragraph和问题question，得到答案answer。 通常假定answer就包含在原文中，因此机器阅读...
微软机器阅读理解超越人类水平，CoQA数据集得分刷新记录
据介绍，微软研究团队的方法使用了特殊的策略，也就是多个相关任务学习到的信息被用于改进最终的机器阅读理解任务。 在此多阶段、多任务精调方法中，研究人员首先在多任务环境下从相关任务中学习 mrc 关联背景信息，然后在目标任务上精调模型。 在两个阶段，都使用语言建模作为辅助任务，帮助降低对话问答模型的过...
【工大SCIRLab】EMNLP 2019 跨语言机器阅读理解
简介虽然机器阅读理解研究得到了飞速发展，多数工作面向的是英文数据，而忽略了机器阅读理解在其他语言上的表现，其根本原因在于大规模训练数据的缺失。 在这篇论文中，我们提出跨语言机器阅读理解（cross-lingual machine reading comprehension，clmrc）任务来解决非英文下的机器阅读理解。 首先我们给出了若干传统...
走进机器阅读理解的世界，飞桨开源升级版 BiDAF模型解读
在重要的机器阅读领域，基于dureader数据集，飞桨升级并开源了一个经典的阅读理解模型 —— bidaf，相较于dureader原始论文中的基线，在效果上有了大幅提升，验证集上的rouge-l指标由原来的39.29提升至47.68，测试集上的rouge-l指标由原来的45.90提升至54.66。 1. 机器阅读理解概述阅读理解，相信中国学生都不陌生...
官方 | 从机器翻译到阅读理解，一文盘点PaddlePaddle九大NLP模型
simnet项目链接：https:github.combaiduanyqtreemastertoolssimnettrainpaddle阅读理解-dureader机器阅读理解是指让机器像人类一样阅读文本，提炼文本信息并回答相关问题。 对人类而言，阅读理解是获取外部知识的一项基本且重要的能力。 同样，对机器而言，机器阅读理解能力也是新一代机器人应具备的基础能力...
【技术分享】BERT系列（三）-- BERT在阅读理解与问答上应用
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。 它能够让计算机帮助人类在大量文本中快速找到...
基于R-Net、QA-Net和BiDAF实现中文观点型问题机器阅读理解
机器阅读理解是指让计算机阅读文本，随后让计算机解答与文中信息相关的问题。 本次竞赛将重点针对阅读理解中较为复杂的，需要利用整篇文章中多个句子的信息进行综合才能得到正确答案的观点型问题。 获取项目代码 关注微信公众号 datayx 然后回复 阅读理解 即可获取。 数据说明每条数据为 三元组组成每个问题对应一个...
从机器翻译到阅读理解，一文盘点PaddlePaddle官方九大NLP模型
simnet项目链接：https:github.combaiduanyqtreemastertoolssimnettrainpaddle阅读理解-dureader机器阅读理解是指让机器像人类一样阅读文本，提炼文本信息并回答相关问题。 对人类而言，阅读理解是获取外部知识的一项基本且重要的能力。 同样，对机器而言，机器阅读理解能力也是新一代机器人应具备的基础能力...
搜狗开源最新NLP研究成果，打造业内最全机器阅读理解工具包SMRC
晓查 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 qbitai上周，搜狗在github低调发布了机器阅读理解工具包smrc（sogou machine readingcomprehension）。 这是目前业内最全的tensorflow版本的阅读理解工具集合，从相关数据集的下载到最后模型的训练和测试，一应俱全。 搜狗此次开源的目的也是为了帮助nlp从业人员快速实现已有的...
刷新CoQA榜单记录：基于对抗训练和知识蒸馏的机器阅读理解方案解析
一直以来，机器阅读理解都是自然语言处理界最受关注、进步最快的技术方向之一，主要有两大比赛较受瞩目，分别是注重一问一答的squad 和多轮对话问答的coqa 。 相比于squad，coqa更注重模型在对话过程中回答关联问题的能力，答案形式自由，而且数据来自儿童故事、文学、初高中英语考试、新闻、维基百科、reddit和科学...
中国军团称霸阅读理解竞赛RACE：微信AI称王，高中生单枪匹马力压腾讯康奈尔联队
在初高中英文阅读理解这件事上，普通人类已经不是ai对手了。 这就是ai最新获得的成就。 在cmu语言技术研究所发起race数据集上，全球豪强纷纷一展身手。 最终，依然由中国军团雄霸天下。? 而且一位高中生，甚至单枪匹马力压腾讯和康奈尔联队。 此外，第一二名争夺也异常激烈且颇富戏剧性。 微信ai和云从交大，上演了一...
追一科技CoQA冠军方案分享：基于对抗训练和知识蒸馏的机器阅读理解方案
coqa leaderboard一直以来，机器阅读理解都是自然语言处理界最受关注、进步最快的技术方向之一，主要有两大比赛较受瞩目，分别是注重一问一答的squad 和多轮对话问答的coqa 。 相比于squad，coqa更注重模型在对话过程中回答关联问题的能力，答案形式自由，而且数据来自儿童故事、文学、初高中英语考试、新闻、维基...
神经阅读理解与超越：基础篇
▌摘要 教机器理解人类语言文档是人工智能领域最难以捉摸和长期存在的挑战之一。 本文探讨了阅读理解的问题：如何构建计算机系统来阅读一篇文章并回答理解问题。 一方面，我们认为阅读理解是评估计算机系统理解人类语言能力的一项重要任务。 另一方面，如果我们能够构建高性能的阅读理解系统，它们将成为问答和对话...
