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动态 | 百度NLP团队登顶微软MARCO阅读理解测试

AI 科技评论消息,2 月 21 日,百度 NLP 团队提交的 V-Net 模型以 46.15 的 Rouge-L 得分位列微软的 MS MARCO 机器阅读理解测试第一名。 MS MARCO 全称为 Microsoft MAchine Reading Comprehension,即「微软机器阅读理解」,官网资料显示其正式发布于 NIPS 2016。 与 SQuAD 不同,MARCO 数据集中的问题全都基于来自微软必应搜索(BING)引擎和微软小娜人工智能助手(Cortana)的已匿名处理的真实查询。 可以说,数据集的建立完全是根据用户在 BING 中输入的真实问题模拟搜索引擎中的真实应用场景,其研发团队也曾表示,「MS MARCO 是目前同类型中最有用的数据集,因为它建立在经过匿名处理的真实世界数据基础之上 在每一个问题中,MARCO 提供多篇来自搜索结果的网页文档,系统需要根据这些文档来回答给定的问题。

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《Spring实战》摘录 - 27

AlertServiceImpl类中,并使用它来创建Connection,使用这个Connection来创建Channel,然后使用这个Channel发布消息到Exchange上 272 Q: #18.0-1 | 全双工意味着服务器可以发送消息给浏览器 ,浏览器也可以发送消息给服务器。 Spring 4.0为WebSocket通信提供了支持,包括 A: 发送和接收消息的低层级API; 发送和接收消息的高级API; 用来发送消息的模板; 支持SockJS,用来解决浏览器端、服务器以及代理不支持 " /> //将Marco Handle映射到“/marco” </websocket:handlers> <bean id="marcoHandler" class="marcopolo.MarcoHandler 内容分发网络(英语:Content delivery network或Content distribution network,缩写:CDN)是指一种透过互联网互相连接的计算机网络系统,利用最靠近每位用户的<em>服务器</em>

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    业界 | 百度提出机器阅读理解技术V-NET,登顶MS MARCO数据集榜单

    MS MARCO 排行榜 ? 此次百度登顶的数据集是微软基于搜索引擎 BING 构建的大规模英文阅读理解数据集 MS MARCO,包含 10 万个问题和 20 万篇不重复的文档。 MARCO 数据集中的问题全部来自于 BING 的搜索日志,根据用户在 BING 中输入的真实问题模拟搜索引擎中的真实应用场景,是该领域最有应用价值的数据集之一。 据介绍,相比 SQuAD,MARCO 的挑战难度更大,因为它需要测试者提交的模型具备理解复杂文档、回答复杂问题的能力。 对于此次登顶 MS MARCO 数据集榜单,百度自然语言处理首席科学家兼百度技术委员会主席吴华表示,「此次在 MARCO 的测试中取得第一,只是百度机器阅读理解技术经历的一次小考。

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    Goscan:功能强大的交互式网络扫描工具

    #Linux (64bit) $wgethttps://github.com/marco-lancini/goscan/releases/download/v2.3/goscan_2.3_linux_amd64 .zip $unzip goscan_2.3_linux_amd64.zip #Linux (32bit) $wgethttps://github.com/marco-lancini/goscan/releases /goscan /usr/local/bin/goscan 源码构建 $ git clone https://github.com/marco-lancini/goscan.git $ cd goscan make setup $make build 大家可以使用make命令和cross命令来添加多平台支持: $make cross Docker $ git clone https://github.com/marco-lancini Special Scans EyeWitness 获取网站、RDP服务和VNC服务器信息截图:special eyewitness EyeWitness.py需要在system路径下 从枚举数据中提取(

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    Spring消息之WebSocket

    在建立连接后,WebSocket服务器端和客户端都能主动的向对方发送和接收数据,就像Socket一样。     WebSocket 的由来? 3、所有浏览器都支持 HTTP 协议,WebScoket 可以会遇到不支持的浏览器(可通过SockJS解决) 4、HTTP长连接中,每次数据交换除了真正的数据部分外,服务器和客户端还要大量交换HTTP /*WebSocket*/ var url = 'ws://localhost:8080/marco2'; var sock = new WebSocket(url); sock.onopen = ; sock.send("Marco!") }     接下来看看服务端这边如何建立起WebSocket的服务: 1、pom 依赖 <! 1、WebSocket 是一个较新的协议规范,在Web浏览器和应用服务器上可能没有得到一致的支持。 2、防火墙代理通常会限制所有除HTTP以外的流量。

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    《Spring实战》摘录 - 28

    如果你的STOMP代理位于其他的服务器上,或者配置成了不同的客户端凭证,那么我们可以在启用STOMP代理中继的时候,需要配置这些细节信息: A: @Override public void configureMessageBroker ); //创建SockJS var stomp = Stomp.over(sock); //创建STOMP客户端 var payload = JSON.stringify({‘message’ : ‘Marco ; stomp.connect(‘guest’, ‘guest’, function(frame){ //连接STOMP端点 stomp.send(“/marco”, {}, payload);

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    意法半导体详解无人驾驶汽车何时真正到来

    Marco Monti指出,中国汽车市场的重要地位突显,将是意法半导体重点投资的市场。 当记者问意法半导体执行副总裁、汽车产品事业部总经理Marco Monti关于目前十分热门的话题“V2X”离我们有多远时,他如此回答道。 Marco Monti指出,V2X也是高度自主驾驶汽车(也称无人驾驶)的主要技术之一,高度自主驾驶预计2020年前问世。 Marco Monti称。 Marco Monti表示。 从全球的产业界来看,大家都在十分积极地布局V2X。Marco Monti透露,某些车企已经计划推出V2X新车,集成ADAS传感器整合。

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    谷歌大脑研究:AI识别蛋白质结晶,准确率高达94%

    为了训练人工智能模型,谷歌的研究人员使用了Machine Recognition of Crystallization(MARCO)计划的机器识别技术。 谷歌大脑和MARCO计划之间的工作成果已经开源,在GitHub上发布,并在论文Classification of Crystallization Outcomes using Deep Convolutional MARCO计划是几家制药公司和学术研究中心之间的一个联合项目,旨在汇集和托管大型策划结晶图像库,并将其提供给社区,以帮助开发更好的图像分析工具。 MARCO存储库的样本,表明了数据源之间的可变性程度。 由于成像技术和数据采集方法之间的巨大差异,提出单一的视觉识别问题的方法可能看起来很困难。

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    Android 系统开发_四大组件篇 -- 探讨 Activity 的生命周期

    D/MainActivity: onPause 2018-10-18 04:33:02.745 2526-2526/com.example.marco.activitylifecycletest D/ (3)点击 Back 键返回 MainActivity: 2018-10-18 04:35:00.010 2526-2526/com.example.marco.activitylifecycletest D/MainActivity: onRestart 2018-10-18 04:35:00.012 2526-2526/com.example.marco.activitylifecycletest (5)点击 Back 键返回 MainActivity: 2018-10-18 04:50:12.222 3555-3555/com.example.marco.activitylifecycletest D/MainActivity: onPause 2018-10-18 04:51:48.013 3555-3555/com.example.marco.activitylifecycletest D/

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    10x单细胞测序技术揭示肝脏细胞全景图

    两个不同的人肝巨噬细胞群 作者研究的一个重要发现是存在两个不同的人肝巨噬细胞群,似乎能够分为促炎和免疫调节两种表型,例如MARCO这一标志仅在非炎性KCs细胞中表达。 使用流式细胞仪观察到了一个亚群巨噬细胞表面表达MARCO marker。免疫组化的结果表明MARCO阳性细胞的分布集中在门静脉区域。 MARCO+ 巨噬细胞响应LPS / IFN-γ的刺激而分泌的TNF-α少于CD68 + MARCO- 巨噬细胞,表明CD68 + MARCO-细胞更具促炎性。 MARCO在肿瘤微环境中的表达与人乳腺癌的较差结果有关。MARCO也在临床前小鼠结肠癌模型中进行了检查,观察到MARCO的表达定义了抑制性肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)的亚型。 这些TAMs可以通过抗MARCO抗体极化为炎症表型,促进了肿瘤免疫原性。 这些发现为检查肝内单核细胞/巨噬细胞亚群在肝病的建立和进展中的作用提供了参考。 ? ?

    1.8K31

    IP Header in FWPM_LAYER_INBOUND_IPPACKET_V4

    Thanks, Marco Wednesday, August 4, 2010 7:09 PM ? Marco Mura 2,280 Points Answers ? ? *)layerData, inMetaValues->ipHeaderSize, FALSE, NULL); ---------------------------- Thanks, Marco

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    MT-BERT在文本检索任务中的实践

    基于上述原因,我们主要将精力放在基于MS MARCO的文档检索和排序任务上。 我们得出这个结论是基于对两部分语料中top-10000高频词的分析,我们发现MARCO的top-10000高频词和BERT基线使用的语料有超过40%的差异。 由于MS MARCO属于大规模语料,我们可以直接使用该数据集中的文档内容对BERT进行预训练。我们在第一阶段使用MLM和NSP预训练目标函数在MS MARCO上进行预训练。 两阶段精调 ? 通过在大规模数据集MS MARCO的实验,充分验证了该模型的优越性,希望这些能对大家有所帮助或者启发。 特别感谢中国科学院软件所研究员金蓓弘老师在MARCO比赛和文章撰写过程中给予的指导和帮助。 ---------- END ----------

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    检索内容中的社会偏见:BERT排名器的测量框架和对抗性缓解措施(CS IR)

    我们在两个段落检索集合(MS MARCO段落重排和TREC深度学习2019段落重排)上进行了实验,我们通过对选定的关于性别属性的查询子集的公平性注释进行了扩展。 我们在MS MARCO基准上的结果显示,虽然所有排名模型的公平性都低于排名者无关的基线,但在应用拟议的对抗性训练时,检索内容的公平性明显提高。 We conduct experiments on two passage retrieval collections (MS MARCO Passage Re-ranking and TREC Deep Our results on the MS MARCO benchmark show that, while the fairness of all ranking models is lower than

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    Spring消息之STOMP

    例如,如下就是发送数据的一个STOMP帧: >>> SEND transaction:tx-0 destination:/app/marco content-length:20 {"message": "Marco!"}     如下: @MessageMapping("/marco") @SendTo("/topic/marco") public Shout stompHandle(Shout shout){ ; return s; }     2.1、@MessageMapping 指定目的地是“/app/marco”(“/app”前缀是隐含的,因为我们将其配置为应用的目的地前缀)。     var sock = new SockJS(url); var stomp = Stomp.over(sock); var strJson = JSON.stringify({'message': 'Marco

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    TinyBERT 搜索:比BERT快10倍,小20倍

    nervanasystems.github.io/distiller/knowledge_distillation.html TinyBERT 架构 我们使用此 repo 中的代码进行知识蒸馏,并对其进行了修改,以便在 MS-Marco 我们最初在 Pythorch 训练了一个教师网络,设置了 Marco 训练数据集。然后我们用它作为老师来训练一个只有 4 个隐藏层的更小的学生 BERT 网络,这个学生网络不是标准的 12 层。 [1] MRR 重排前 50 名的结果,来自 BM25 MS Marco 是现实世界中最大的公开搜索引擎使用数据来源,是评估搜索和问答模型的理想选择。 然而,基于像 MS Marco 这样的学术基准的研究结果往往缺乏现实世界的概括性,因此应该谨慎对待。

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    论直接语音翻译的知识蒸馏(CS CL)

    原文作者:Marco Gaido, Mattia A. Di Gangi, Matteo Negri, Marco Turchi 原文地址:https://arxiv.org/abs/2012.04964 论直接语言翻译的知识蒸馏(CS CL).pdf

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    ACL 2018 | 北大与百度提出多文章验证方法:让机器验证阅读理解候选答案

    表 1 给出了一个来自 MS-MARCO 的案例。我们可以看到所有的候选答案与问题都语义匹配,但它们在字面上是不一样的,甚至有些还是不正确的。 表 1:一个来自 MS-MARCO 的示例。粗体文本是根据边界模型从每篇文章预测得到的候选答案。 我们在 MS-MARCO(Nguyen et al., 2016)和 DuReader(He et al., 2017)数据集上进行了广泛的实验。 表 3:我们的方法与竞争模型在 MS-MARCO 测试集上的表现 ? 表 4:在 DuReader 测试集上的表现 ? 表 6:我们的模型为表 1 中给出的候选答案所预测的分数。 实验结果表明我们的方法的表现显著优于基准,并且在英语的 MS-MARCO 数据集和汉语的 DuReader 数据集(这两个数据集都是为真实环境中的 MRC 设计的)上都实现了当前最佳的表现。

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    Python 系列文章 —— 过滤器详解

    names(): return render_template('for.html', names=['Lily', 'Bob', 'Tom', 'Jan']) # 宏 @app.route('/marco ') def marco(): return render_template('mymarco.html', names=['Lily', 'Bob', 'Tom', 'Jan']) # 继承

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