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【论文笔记03】ReasoNet-Learning to Stop Reading in Machine Comprehension

1 问题及数据集1.1 问题本论文主要解决一种面向Cloze-style(填空式)的阅读理解(问答)问题 1.2 数据集(1)CNN&Daily Mail(2)SQuAD(3)Graph Reachability datase 2 已有方法2.1 单轮推理(1)特点单轮推理模型主要利用注意力机制来强调文档中与问题相关的那些部分,计算问题和文档子单元的相应加权表示之间的相关度,为候

【论文笔记02】Text Understanding with the Attention Sum Reader Network

1 问题及数据集1.1 问题给定较长一段话的context和一个较短的问题,以及一些candidate answers,训练出可以准确预测正确答案的模型,本模型主要针对命名实体和常用名词这两种词性的单词进行填空。 1.2数据集(1)CNN&Daily Mail(2)CBT 2 已有方法(1)Attentive and Impatient Readers(2)Attentive(3)Chen

【论文翻译01】How Much Reading Does Reading Comprehension Require?

0 Abstract最近的许多论文都涉及到阅读理解,他们一般都包括(问题,段落,答案)元组。或许,一个模型必须综合问题和段落两者的信息来预测相应的答案。然而,尽管人们对这个话题产生了浓厚的兴趣,数百篇已发表的论文争夺排行榜的主导地位,但关于许多流行基准测试难度的基本问题仍未得到解答。在这篇论文中,我们为bAbI、SQuAD、CBT、CNN和Who-did-What的数据集建立了合理的基线,发现只考

一种最原始的混沌神经元构造过程

一个混沌神经元的输出与①每一个外部输入在每一个离散时刻的状态,②其他每一个混沌神经元在每一个时刻的状态,以及③该混沌神经元在每一个离散时刻的状态(主要为不应性情况)和④预设的阈值有关。由于该博客公式显示问题,请移步CSDN博文一种最原始的混沌神经元构造过程 一 混沌神经元的构造(1)一种混沌神经元的构造方法如下: $$x{i}\left( t + 1 \right) = f\left\lbrac

利用sklearn实现多分类实验demo

常见的文本分类中,二分类问题居多,多分类问题其实也挺常见的,这里简单给出一个多分类的实验demo。 1 引入相应的库123456789101112# 引入必要的库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom itertools import cyclefrom sklearn import svm, datasetsfrom sklea

Keras examples-imdb_cnn[利用卷积神经网络对文本进行分类]

1 任务描述本实验室利用卷积神经网络对imdb数据进行文本分类 2 实验过程(1)引入实验中所涉及到的包数据集包、数据预处理包、网络模型包、网络各层结构所对应的包1234567from __future__ import print_functionfrom keras.preprocessing import sequencefrom keras.models import Sequentia

利用nltk可视化stanford coreNLP构建的中文语法树

在stanford coreNLP的网页中直接以树的形式可视化了解析结果。但在IDE中,利用python调用coreNLP server后返回的是字符串格式。这是可以利用nltk中的Tree类来可视化解析结果。代码如下:12345from nltk.tree import Treefrom stanfordcorenlp import StanfordCoreNLPsentence = &apos

两种在Python中使用Stanford CoreNLP的方法

这两种方法都需要提前下载CoreNLP最新的压缩包,再下载对应的语言jar包。从CoreNLP下载页面下载。将压缩包解压得到目录,再将语言的jar包放到这个目录下即可。并且要求java -version>=1.8。接下来就是利用python对该工具的使用进行一个封装,这里主要给出两种常用的python wrapper。 1、使用stanfordcorenlp接口见链接:Python中使用St