【NLP】详聊NLP中的阅读理解（MRC） / 开普饭

AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号.计算机视觉.图像处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.诗和远方等. 214篇原创内容 Official A ...

每日干货 &每月组队学习,不错过 Datawhale干货作者:陈安东,中央民族大学,Datawhale成员对于刚入门NLP的伙伴来说,看到NLP任务很容易觉得眼花缭乱,找不到切入点.总的来 ...

炼丹笔记干货作者:十方 self-attention已经广泛使用在序列化推荐中,但是存在复杂度较高且过度参数化的问题,并且由于隐式位置编码的缘故,会使模型在对items之间的关系错误建模.这篇来自微 ...

CV(计算机视觉)领域一直是引领机器学习的弄潮儿.近年来更是因为Transformers模型的横空出世而掀起了一阵腥风血雨.小编今天就带大家初步认识一下这位初来乍到的CV当红炸子鸡- 本文主要介绍Tr ...

大家好,上一期文章我们聊了FM模型在推荐系统当中起到的作用,以及它的一些缺点. 今天我们继续来聊FM,不过不是单纯聊FM的原理了,而是聊聊更深层次的方法论,以及FM家族的一些改进策略. Embeddi ...

NewBeeNLP 永远有料,永远有趣 194篇原创内容公众号最近又重新读了Transformer-XL和XLNet的论文和代码,又有很多新的感悟.其中,要想搞懂XLNet的同学一定要首先明白Tr ...

Attention 机制由 Bengio 团队于 2014 年提出,并广泛应用在深度学习的各个领域.而 Google 提出的用于生成词向量的 Bert 在 NLP 的 11 项任务中取得了效果的大幅提 ...

Bert是非常强化的NLP模型,在文本分类的精度非常高.本文将介绍Bert中文文本分类的基础步骤,文末有代码获取方法. 步骤1:读取数据本文选取了头条新闻分类数据集来完成分类任务,此数据集是根据头条 ...

作者:朱帅学校:华中科技大学研究方向:文本匹配,对话系统 1. 关于文本匹配文本匹配是NLP的基础任务之一,按照论文中的实验对传统的文本匹配任务进行分类,大致可以分为文本检索(ad-hoc),释 ...

家长们关注孩子们的阅读能力,往往重点在理解上,其实在语文考试中,有一个和阅读理解一样重要的考点:阅读概括,这也是考试中经常遇到的.选择题.填空题.主观问答题都有考查阅读概括能力.概括是语文学习的核心能 ...

2020年的二模已落下帷幕,今年的阅读理解问题相较于往年的二模中有所增加,阅读理解的题型还是分为多边形.三角形.函数和方程背景下的阅读理解问题,下面我们就对这些问题进行具体的分析与讨论. 考点:本题 ...

在2021年的一模中,共有13个区涉及了阅读理解问题,这些问题多以函数中的新概念问题.实际应用问题.三角形或四边形的新定义问题为主.其中闵行.金山和黄浦区涉及了阅读理解的大题,其题型新颖,但是难度不高 ...

在2021年的一模中,共有11个区(共计12道)涉及了阅读理解问题,这些问题多以数学史问题(如<九章算术>.古希腊数学问题).二次函数的新定义问题.三角形或四边形的新定义问题.圆中的位置关 ...

期末语文复习中,阅读理解怎么提升,希望此文能帮助孩子从解决如何阅读开始,养成一个良性循环的阅读习惯,从而提升语文成绩.

NLP近几年非常火,且发展特别快.像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术应运而生. 我们正处在信息爆炸的时代.面对每天铺天盖地的网络资源和论文.很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准 ...

信息抽取 (Information Extraction: IE)是把文本里包含的信息进行结构化处理,变成计算机能够处理的结构,实体抽取.关系抽取.事件抽取等都属于信息抽取的范畴.在NLP领域,信息抽 ...

低年级语文阅读理解,都在阅读什么?其实很多家长不知道,也不了解阅读训练目标.只是朴素地认为,只要孩子拿起课外书,在我的视线范围里,多看书就是多做阅读了.这个阅读的行为是没错的,但是阅读理解,不是只有翻 ...

<一本小小的蓝色逻辑书>是加拿大作者布兰登·罗伊尔关于逻辑推理初级解读的一本书,本书的目的,就是为读者提炼出一套最有用.最完整的逻辑推理概念,帮助读者在学习和现实生活中更好地理清思路,解决 ...

【NLP】详聊NLP中的阅读理解（MRC）