構建常識問答知識路徑生成器 論文貢獻 提出學習一個多跳知識路徑產生器來根據問題動態產生結構化證據。生成器以預先訓練的語言模型為主干，利用語言模型中存儲的大量非結構化知識來補充知識庫的不完整性。路徑生成器生成的這些相關路徑被進一步聚合為知識嵌入，並與文本編碼器給出的上下文嵌入進行融合。 論文架構 從問題和答案選擇中提取實體 使用構造的路徑生成器生成一個多跳知識路徑來連接每對問答實體 生成器學習將問題 ...
2020-08-31 19:11 0 442 推薦指數：
融合異構知識進行常識問答 論文標題 —— 《Graph-Based Reasoning over Heterogeneous External Knowledge for Commonsense Question Answering》 論文來源 論文代碼 任務介紹 任務概述 以CSQA ...
本篇總結涉及到的相關詞匯： 數據集：SQuAD、TriviaQA、MS MARCO 深度學習：R-Net、S-Net、Char-CNN、Glove 本文同時在不斷補充更新中~ 一、基於知識圖譜的QA 以知識圖譜構建事實性問答系統，稱之為KBQA，是從知識圖譜中尋找答案。對事實性問答 ...
Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering-閱讀總結 筆記不能簡單的抄寫文中的內容，得有自己的思考和理解。 一、基本信息 \1.標題：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工作在哪一層？網絡層和數據鏈路層有什么關系？ IP工作在網絡層，IP 的作用是主機之間通信用的,而 MAC 的作用則是實現「直連」的兩個設備之間通信,而 IP 則負責在「沒有直連」的兩個網絡 ...
Learning Visual Question Answering by Bootstrapping Hard Attention Google DeepMind ECCV-2018 Updated on 2020-03-11 14:58:12 Paper：https ...
公眾號偶然看到的一個帖子，構造方法，類方法，final方法，哪些能覆蓋，哪些能重載，初學時也是被這些術語搞的很迷糊 現在有時間了對這些做一個總結。全是自己的語言，可能不是很全面，表達意思應該夠清楚 一、叫法 構造方法 又叫構造器，構造函數。通常有無參構造器和帶參數的構造器 ...
一文讀懂機器閱讀理解 機器閱讀理解（Machine Reading Comprehension，MRC）是一種利用算法使計算機理解文章語義並回答相關問題的技術。由於文章和問題均采用人類語言的形式，因此機器閱讀理解屬於自然語言處理（NLP）的范疇，也是其中最新最熱門的課題之一。近些年來 ...
