2021-GAIIC-Task3-Share 全球人工智能技术创新大赛-赛道三：小布助手对话短文本语义匹配 周周星分享 非常荣幸能够拿到周周星，目前初赛第四，本着互联网开源精神，这里也做一些的分享，和大家相互学习，共同进步。 数据 1，对偶数据增强，即Q1-Q2对变成Q2-Q1对； 2，闭包数据增强，即Q1-Q2 = 1，Q2-Q3 = 1，则Q1-Q3 = 1；注意：数据增强时要保证正负样本比例，与原始分布一致，否则无效果甚至导致效果变差。 模型训练方式 半互动 1，ESIM，2，Bimpm，3，SentenceBert，注意：半交互是我们一开始的思路，并使用双路bert，上层使用bert前模型等；并且使用ESIM单模加上技巧，单模也可以上0.89，但是后面使用全交互，效果更好，就没有再继续实验了。 全互动 1，先MLM预训练，再微调； 2，MLM预训练与微调一起做，注意：第二种方式会比

2021 GAIIC Task3 Preliminary Share 赛题 - 小布助手对话短文本语义匹配 十分荣幸能获得初赛最后一周的周星星，目前成绩第五，这里分享一些实验结果和心得给和我一样刚接触NLP比赛的同学们，同时也感谢比赛路上各位大佬开源的成果给我带来的帮助 模型架构 bert/nezha base 预训练+微调 数据增强 对偶 (q1 - q2 = 1 => q2 - q1 = 1) 闭包 (q1 - q2 = 1 & q2 - q3 = 1 => q1 - q3 = 1) 实验细节 闭包只造了正样本。如果正负样本都造效果会差2个千分点左右 数据增强只在预训练阶段，微调阶段使用原数据集 闭包造的正样本也对偶了 预训练 参考的是 transformers 官方的代码 vocab.txt 是徒手解析原数据按空格切开生成的，没做词频对齐 加载了 bert/nezha base 的预

基于电气自动化控制中人工智能技术应用研究.pdf

信通院-手机人工智能技术与应用白皮书（2019）-2019.6-38页.pdf

以数值预报技术为主的天气预报由于存在大气运动规律认识和表达、观测资料同化应用、 模式物理参数化等方面的不足，导致误差。人工智能技术基于大数据学习的优势为天气预报的改 进和技术革命提供了新的可能。

研究人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用.pdf

目录 现状 产品及优势 技术方案 案例

智慧医疗是智慧城市的一个重要组成部分，是综合应用医疗物联网、数据融合传输交换、云计算、城域网等技术，通过信息技术将医疗基础设施与IT基础设施进行融合，以“医疗云数据中心”为核心，跨越原有医疗系统的时空限制，并在此基础上进行智能决策，实现医疗服务最优化的医疗体系。城镇化促进了医疗卫生信息化建设，在不断增加医疗卫生资源的同时，也使得医疗卫生资源不断集中到大医院，并且发生连锁反应。挂不上号、看病距离远、紧急病情无法得到及时救治等“看病难”问题，从本质上，没有得到有效解决。机构与机构之间信息孤立、患者对医疗业务不熟悉等问题使得患者医疗费用重复开销或者不能有效使用，“看病贵”的问题日渐明显。 智慧医疗是将个体、器械、机构整合为一个整体，将病患人员、医务人员、保险公司、研究人员等紧密联系起来，实现业务协同，增加社会、机构、个人的三重效益。同时，通过移动通信、移动互联网等技术将远程挂号、在线咨询、在线支付等医疗服务推送到每个人的手中，缓解“看病难”问题。

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