如何從資料、模型和訓練角度提升閱讀理解系統性能?
2018年10月19日,第十七屆中國計算語言學大會(CCL2018)在長沙召開,追一科技團隊作為中文機器閱讀理解(CMRC2018)評測任務的冠軍隊伍,在評測研討會上分享了本次參賽系統的報告。 機器閱讀理解
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掘金的LaTex公式解析很奇怪,很多公式都解析錯誤,建議檢視原文 向量語義(vector semantics) 斯坦福經典NLP教材 Speech and Language Processing-Ve
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手賤去點了圖形學裡面的噪聲課程,然後一個週末就交代在這上面了,還是有些雲裡霧裡。 噪聲就是給定一個輸入變數,生成一個值在0~1範圍內的偽隨機變數的函式。在圖形學中一般是輸入一個座標得到一個範圍在0~1之間的
機器之心 翻譯 2018/10/21 13:54 William Koehrsen 作者
歡迎大家前往騰訊雲+社群,獲取更多騰訊海量技術實踐乾貨哦~ 本文由鵝廠優文發表於雲+社群專欄 一、前言 二、深度學習模型 1. Factorization-m
本文由機器之心經授權轉載自 騰訊AI實驗室 ,未經授權禁止二次轉載。 今日,騰訊AI Lab 宣佈開源大規模、高質量的中文詞向量資料。該資料包含800多萬中文詞彙,相比現有的公開資料,在覆蓋率、新鮮度
七篇和KBQA多多少少有些相關的論文,有些精讀有些只是略讀。 1.《Improving Natural Language Inference Using External Knowledge in the
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今天我想介紹阿里的同一推薦團隊一脈相承的兩篇文章,Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction和,Deep Interest Evolution
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