匹配LSTM 在这里我们在SQuAD上实现MatchLSTM(Wang and Jiang 2016)模型,R-Net(Wang et al.2017)模型和M-Reader(Hu et al.2017)(Rajpurkar et al.2016)。 也许有些细节与最初的论文有所不同。 要求 python3 水蟒 hdf5 实验 Match-LSTM +模型与Match-LSTM略有不同。 用GRU代替LSTM 添加类似r-net的门控注意匹配 添加单独的字符级编码 添加其他功能,例如M-Reader 在一个GRU层上添加聚合层 指针网中的初始GRU第一状态在匹配层之后添加全连接层 评估SQuAD开发人员集的结果: 模型 EM 11 Match-LSTM +(我们的版本) 70.2 79.2 Match-LSTM(纸) 64.1 73.9 R-NET-45(我
2021-10-26 18:03:51 56KB mrc pytorch squad machine-comprehension
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MSMARCO 是机器阅读理解数据集,其包含的 1,010,916 个匿名问题均来自 Bing 的搜索查询日志,日志中均包含 AI 生成的答案和 182,669 条人为重写的答案,该数据集还包含从 3,563,535 个文档中提取的 8,841,823 个段落。 eval_v2.1_public.json dev_v2.1.json
2021-10-12 21:52:34 259.81MB 数据集
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搜狗机阅读理解(SMRC)工具包旨在快速高效地开发现代机器理解模型,包括已发表的模型和原始原型。
2021-09-04 11:40:58 155KB Python开发-自然语言处理
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机器阅读理解(MRC)旨在教机器阅读和理解人类语言,这是自然语言处理(NLP)的长期目标。随着深度神经网络的爆发和上下文语言模型(contextualized language models-CLM)的发展,MRC的研究经历了两个重大突破。作为一种现象,MRC和CLM对NLP社区有很大的影响。
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这是从Qangaroo官方网站下载的。官网只公开训练集和测试集,验证集不公开。
2021-05-25 18:35:10 84.34MB 自然语言处理数据集
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为了提供对机器阅读理解(MRC)中现有任务和模型的调查,本报告回顾:1)一些具有代表性的简单推理和复杂推理MRC任务的数据集收集和性能评估; 2)用于开发基于神经网络的MRC模型的体系结构设计,注意机制和提高性能的方法; 3)最近提出了一些转移学习方法,以将外部语料库中包含的文本样式知识合并到MRC模型的神经网络中; 4)最近提出的一些知识库编码方法,用于将外部知识库中包含的图形样式知识合并到MRC模型的神经网络中。 此外,根据已经取得的成就和仍然存在的不足,本报告还提出了一些尚待进一步研究的问题。
2021-05-12 20:42:10 312KB MRC_tasks
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机器阅读理解(MRC)旨在教会机器阅读和理解人类语言,这是自然语言处理(NLP)的长期目标。随着深度神经网络的爆发和上下文语言模型(CLMs)的发展,MRC的研究经历了两个重大突破。
2021-04-18 11:05:36 2.19MB 语言模型 综述论文
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基于机器阅读理解的嵌套命名实体识别,王璞,徐蔚然,命名实体识别是自然语言处理领域的重要的基础性问题,经典的处理方法是把它看做序列标注任务,序列标签用于嵌套命名实体的表示时
2021-04-13 13:42:12 464KB 首发论文
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本人曾随队在mrc2018机器阅读理解比赛中获得TOP11的名次,当时使用的是BIDAF,现尝试使用QANet去尝试dureader数据集
2021-04-11 10:33:58 2.23MB Python开发-机器学习
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机器阅读理解MRC评价方法说明
2021-03-23 12:05:54 26KB 机器阅读理解 自然语言处理 F1 ROUGE
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