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  • 【技术分享】BERT系列(三)-- BERT在阅读理解与问答上应用

    ---- 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。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.BERT处理阅读理解的算子已经在智能钛平台上部署,并会在最新的版本中与大家见面。有兴趣的小伙伴可以动手搭建属于自己的智能问答模型。欢迎大家与我们交流。
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  • 【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,因此机器阅读理解任务的目标就是得到一个span(start, end),start表示Answer的开始字符在Paragraph中的位置,end表示Answer的结束字符在在BERT出来之前,机器阅读理解主要用LSTM等特征抽取分别对Paragraph和Question进行表征,抽取特征。再将二者的特征进行一些运算,得到相应的输出表征。这里不做详细的介绍,我们介绍今天的重点,利用BERT来做基于阅读理解的信息抽取。3 基于BERT的方案?如上图所示,展示了如何用BERT来做信息抽取任务的结构图。
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  • 把BERT拉下神坛!ACL论文只靠一个“Not”,就把AI阅读理解骤降到盲猜水平

    鱼羊 栗子 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI有一篇中选了ACL的论文,打击了以BERT为首的众多阅读理解模型。研究人员认为,包括BERT在内,许多模型的成功都是建立在虚假的线索上。 团队用了去年诞生的观点推理理解任务 (ARCT) 考验了BERT。碎成渣渣那么,BERT到底是败在了一项怎样的任务上?观点推理理解任务 (ARCT) ,是Habernal和小伙伴们提出的阅读理解任务,考察的是语言模型的推理能力,中选了NAACL 2018。拿修改过的数据集,再去考BERT。它的成绩就降到了盲猜水平: ?研究人员觉得,将来再评估AI的阅读理解能力,也应该采纳这样的方法,如此才能测出语言模型的推理到底有多鲁棒。前情:BERT有多神在NLP领域,没有人不知道BERT的大名。BERT由谷歌推出,堪称2018年最火的NLP模型,甚至被称为NLP新时代的开端。
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  • 【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。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。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。
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  • 【工大SCIRLab】EMNLP 2019 跨语言机器阅读理解

    紧接着我们创新地提出了Dual BERT模型,对在双语环境中建模,同时利用富资源语言来帮助低资源语言下的机器阅读理解。对于目标语言存在一定的训练数据时,我们创新地提出了Dual BERT模型来进一步借用富资源语言(例如:英文)的训练数据来帮助低资源语言下的机器阅读理解效果。本文的主要贡献:1)提出了跨语言机器阅读理解任务来进一步提升低资源语言下的机器阅读理解系统效果2)提出了Dual BERT模型,对输入文本和问题在双语环境中建模,进一步丰富了语义表示3)所提出的DualBERT模型在两个中文机器阅读理解数据集上获得state-of-the-art效果3.图1 基于回译的跨语言机器阅读理解方法(左:GNMT,中:答案对齐器,右:答案验证器)4. Dual BERT接下来我们介绍Dual BERT,适用于目标语言存在一定的训练数据的情况。
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  • 【技术分享】Techo开发者大会丨Bert 相关优化及其应用

    微信图片_20191112104732.jpg在 “云时代的人工智能平台及算法应用分论坛”上,腾讯AI基础中心高级研究员尹迪就《Bert 相关优化及其应用》展开主题演讲,重点讲解了bert的发展历史、bert的缺点以及bert在腾讯内部的改进和应用。Bert相关优化及其应用-尹迪(修改版)_1.JPGBert相关优化及其应用-尹迪(修改版)_2.JPGBert相关优化及其应用-尹迪(修改版)_3.JPGBert相关优化及其应用-尹迪(修改版)_4.JPGBert相关优化及其应用-尹迪(修改版)_22.JPGBert相关优化及其应用-尹迪(修改版)_23.JPGBert相关优化及其应用-尹迪(修改版)_24.JPG腾讯云智能钛机器学习平台现已整合了 BertBert相关文章:【技术分享】BERT系列(三)-- BERT在阅读理解与问答上应用【技术分享】BERT系列(二)-- BERT在序列标注上的应用【技术分享】BERT系列(一)——BERT源码分析及使用方法
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  • BERT 原理解析

    只有 BERT 真正同时使用了左右两侧上下文的信息。?模型 本节将介绍 BERT 模型的实现细节。在 BERT 中,总共包括两个步骤:预训练和微调。BERT 的特征在于对于不同的任务,其模型结构统一,预训练架构与最终的下游架构仅存在细微差别。下图以智能问答为例,给出了 BERT 的整体架构。?任务二:Next Sentence Prediction (NSP)很多重要的下游任务,如智能问答(QA)和自然语言推理(NLI),都是基于理解两个句子之间的联系,而标准的语言模型并不能直接捕捉这一联系微调 BERT得益于 Transformer 的自我注意力机制,BERT 的微调过程比较直接。对于每个任务,只需要将任务对应的输入及输出拖入 BERT结构,然后端对端微调所有参数即可。第三个实验探索 BERT 在基于特征的方法中的应用,结果如下表所示。可以看到 BERT 对于微调方法和基于特征的方法均可以取得较好效果。?PS:以上就是对 BERT 原论文的主要内容的解读。
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  • Bert时代的创新:Bert在NLP各领域的应用进展

    很明显,这是个很有实用价值的方向,其实搜索引擎的未来,很可能就是 QA + 阅读理解,机器学会阅读理解,理解了每篇文章,然后对于用户的问题,直接返回答案。QA 和阅读理解,在应用 Bert 的时候,在某种程度上是基本类似的任务,如果你简化理解的话,其实可以把上述 QA 流程的第一阶段扔掉,只保留第二阶段,就是阅读理解任务应用 Bert 的过程。而阅读理解任务,应用 Bert 后,对原先的各种纷繁复杂的技术也有巨大的冲击作用,前几年,我个人觉得尽管阅读理解领域提出了很多新技术,但是方法过于复杂了,而且有越来越复杂化的趋向,这绝对不是一个正常的或者说好的技术发展路线至于在阅读理解里面应用 Bert 的效果,你去看 SQuAD 竞赛排行榜,排在前列的都是 Bert 模型,基本阅读理解领域已经被 Bert 屠榜了,由这个也可以看出 Bert 在阅读理解领域的巨大影响力一个是阅读理解,另外一个是情感计算。
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  • 邮件证书

    加密意味着只有您的预期收件人才能够阅读邮件, 而数字签名允许他们确认您是发件人,并验证邮件是否在途中被篡改…
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  • 声音工坊

    普遍适用于智能客服、智能硬件、在线教育、有声阅读、新闻播报等场景,通过训练专属业务音色,从而更好的服务业务场景,提升交互体验。
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  • 问答 | 谷歌 AI 发布 BERT 模型,打破十一项 NLP 记录,会开启 NLP 新时代吗?

    欢迎大家来多多交流~ http:www.gair.linkpagequestion(戳文末阅读原文直接进) 社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题,欢迎进社区提问。话不多说,直接上题 @伊丽莎白 问:谷歌 AI 发布 BERT 模型,打破十一项 NLP 记录,会开启 NLP 新时代吗?日前,谷歌 AI 团队发布 BERT 模型,在机器阅读理解水平测试 SQuAD1.1 中表现出相当不错的成绩:在 11 项 NLP 任务中刷新当前最优性能记录。从CoVe,ELMO,GPT,再到现在的BERT,对于深度学习下的文本表示确实值得重新思考。NLP不同于CV,所有的信息都在像素里,文本的理解需要大量的语法及语义信息,对标注数据的需求很大,同时又没有像ImageNet一样的大型数据集。
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  • 机器是如何“阅读理解”的?| NLP基础

    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。?2019年6月,同样是Google推出的XLNet在SQuAD等数据集上的成绩超越了Bert(就更不用说人类了)。【Answer】: within a cloud【文本样例-1】 什么是SQuAD阅读理解挑战赛 挑战赛顾名思义,SQuAD机器阅读理解挑战赛,是一个基于SQuAD数据集的文本阅读理解挑战赛。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。有2分是拼写问题,还有1分是阅读理解错了最后一道小题。于是随口问她:“阅读理解知道怎么错了吗?”她:“不知道。”我:“这篇文章说了什么事?”她:“不知道。”我:“是忘了吧。
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  • Bert时代的创新(应用篇):Bert在NLP各领域的应用进展

    很明显,这是个很有实用价值的方向,其实搜索引擎的未来,很可能就是QA+阅读理解,机器学会阅读理解,理解了每篇文章,然后对于用户的问题,直接返回答案。QA和阅读理解,在应用Bert的时候,在某种程度上是基本类似的任务,如果你简化理解的话,其实可以把上述QA流程的第一阶段扔掉,只保留第二阶段,就是阅读理解任务应用Bert的过程。而阅读理解任务,应用Bert后,对原先的各种纷繁复杂的技术也有巨大的冲击作用,前几年,我个人觉得尽管阅读理解领域提出了很多新技术,但是方法过于复杂了,而且有越来越复杂化的趋向,这绝对不是一个正常的或者说好的技术发展路线至于在阅读理解里面应用Bert的效果,你去看SQuAD竞赛排行榜,排在前列的都是Bert模型,基本阅读理解领域已经被Bert屠榜了,由这个也可以看出Bert在阅读理解领域的巨大影响力。一个是阅读理解,另外一个是情感计算。
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  • 腾讯同传系统

    腾讯同传系统(TSI)基于语音识别、语义理解、机器翻译等人工智能技术,提供中英文转写、中英文互译、会议记录成稿、用户管理服务。
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  • 数据万象

    腾讯云数据万象(Cloud Infinite,CI)能够实现对云上的图片、视频、音频、文档等数据进行处理,为客户提供专业一体化的数据处理解决方案,涵盖图片处理、内容审核、内容识别、媒体处理、文档服务等功能
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  • 智能预问诊

    基于医疗AI、自然语言处理技术、医学知识图谱等核心技术,智能理解患者主诉,模拟医生真实问诊思路进行智能追问;可对接HIS自动生成电子病历帮助医生提前了解患者病情,提高问诊效率。
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  • 脆弱性检测服务

    脆弱性检测服务(VDS)在理解客户实际需求的情况下,制定符合企业规模的漏洞扫描方案。
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  • 智能媒资托管

    智能媒资托管(SMH)是为开发者构建网盘、相册、小程序等媒资应用提供的一站式存储处理解决方案。
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  • 云开发 CloudBase

    它帮助开发者统一构建和管理资源,让开发者可以专注于业务逻辑的实现,而无需理解后端逻辑及服务器运维知识,开发门槛更低,效率更高。
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