构建常识问答知识路径生成器 论文贡献 提出学习一个多跳知识路径产生器来根据问题动态产生结构化证据。生成器以预先训练的语言模型为主干，利用语言模型中存储的大量非结构化知识来补充知识库的不完整性。路径生成器生成的这些相关路径被进一步聚合为知识嵌入，并与文本编码器给出的上下文嵌入进行融合。 论文架构 从问题和答案选择中提取实体 使用构造的路径生成器生成一个多跳知识路径来连接每对问答实体 生成器学习将问题 ...
2020-08-31 19:11 0 442 推荐指数：
融合异构知识进行常识问答 论文标题 —— 《Graph-Based Reasoning over Heterogeneous External Knowledge for Commonsense Question Answering》 论文来源 论文代码 任务介绍 任务概述 以CSQA ...
本篇总结涉及到的相关词汇： 数据集：SQuAD、TriviaQA、MS MARCO 深度学习：R-Net、S-Net、Char-CNN、Glove 本文同时在不断补充更新中~ 一、基于知识图谱的QA 以知识图谱构建事实性问答系统，称之为KBQA，是从知识图谱中寻找答案。对事实性问答 ...
Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering-阅读总结 笔记不能简单的抄写文中的内容，得有自己的思考和理解。 一、基本信息 \1.标题：Bottom-Up ...
Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering NIPS 2016 Paper: https://arxiv.org/pdf/1606.00061.pdf Code: https ...
1.IP工作在哪一层？网络层和数据链路层有什么关系？ IP工作在网络层，IP 的作用是主机之间通信用的,而 MAC 的作用则是实现「直连」的两个设备之间通信,而 IP 则负责在「没有直连」的两个网络 ...
Learning Visual Question Answering by Bootstrapping Hard Attention Google DeepMind ECCV-2018 Updated on 2020-03-11 14:58:12 Paper：https ...
公众号偶然看到的一个帖子，构造方法，类方法，final方法，哪些能覆盖，哪些能重载，初学时也是被这些术语搞的很迷糊 现在有时间了对这些做一个总结。全是自己的语言，可能不是很全面，表达意思应该够清楚 一、叫法 构造方法 又叫构造器，构造函数。通常有无参构造器和带参数的构造器 ...
一文读懂机器阅读理解 机器阅读理解（Machine Reading Comprehension，MRC）是一种利用算法使计算机理解文章语义并回答相关问题的技术。由于文章和问题均采用人类语言的形式，因此机器阅读理解属于自然语言处理（NLP）的范畴，也是其中最新最热门的课题之一。近些年来 ...
