19. Active Reading Comprehension: A dataset for learning the Question-Answer Relationship strategy 【主动阅读理解:用于学习问答关系策略的数据集】 QA: SHORT: 20. Multi-Hop Paragraph Retrieval for Open-Domain Question Answering 【多跳段落检索用于开放式领域的问题回答】 21. Generating Question-Answer Hiera...
CHARgen(19)、bgp(179)、cmd(514)、daytime(13)、discard(9)、domain(53)、echo(7)、exec(512)、finger(79)、ftp(21)、ftp-data(20)、gopher(70)、hostname(101)、irc(194)、klogin(543)、kshell(544)、login(513)、lpd(515)、nntp(119)、pop2(109)、pop3(110)、smtp(25)、sunrpc(111)、tacacs...
[4] https://www.microsoft.com/en-us/research/people/jfgao/ [5] https://www.aclweb.org/anthology/P19-1081 [6] https://sites.google.com/view/acl-19-nlg/slides [7] https://www.aclweb.org/anthology/P19-1598 [8] https://rloganiv.github.io/linked-wikitext-2/ [9]https://arxiv...
[5] https://www.aclweb.org/anthology/P19-1081 [6] https://sites.google.com/view/acl-19-nlg/slides [7] https://www.aclweb.org/anthology/P19-1598 [8] https://rloganiv.github.io/linked-wikitext-2/ [9]https://arxiv.org/abs/1904.03396 [10]https://arxiv.org/pdf/1907.09361.pdf...
因此,Falke 等人(https://leoribeiro.github.io/papers/acl19-summary-correctness.pdf)研究了是否可以用自然语言推理系统对输出进行重排序,从而解决该问题。他们发现现成的自然语言推理系统并不能适用于下游任务,并提供了一些使这些系统能够达到必要性能的工具。
CHARgen(19)、bgp(179)、cmd(514)、daytime(13)、discard(9)、domain(53)、echo(7)、exec(512)、finger(79)、ftp(21)、ftp-data(20)、gopher(70)、hostname(101)、irc(194)、klogin(543)、kshell(544)、login(513)、lpd(515)、nntp(119)、pop2(109)、pop3(110)、smtp(25)、sunrpc(111)、tacacs...
1. Caterina Barbieri ~Ecstatic Computation(Editions Mego) Opening with one of the best tracks of the year, Ecstatic Computation does not follow the (potentially authoritarian) blueprint of digital futurists, nor does it mark an opposition to the flows of algorithms. What it does is pose an ae...
论文链接:https://www.aclweb.org/anthology/P19-1001 本文提出了一个基于检索的深度交互对话模型,来解决现有模型中,对对话交互信息利用较浅的问题。问题的定义如下:对话数据由 D={(yi,ci,ri)} 三元组组成。其中 ci 是对话的问句,ri 是回复,yi 是标记,表明 ri 是否是 ci 的回复。模型需要计算 ci 和 ri...
当前机器阅读理解问题已经取得了较好的成效,而这些模型往往依赖于预训练模型:也就是首先在众多未标记文本上进行预训练,以先得到能够较好地捕捉复杂语言的模型,再进一步地利用于机器阅读理解问题中。在这里 BERT 模型凭借多层 transformer 在众多预训练模型中表现较好。 但是注意到,在众多阅读理解问题中,整体模型不止需要 ...
19 CHARgen Character generator Character Generator Protocol. 20 ftp-data FTP data connections FTP data port. 21 ftp File Transfer Protocol(FTP) File Transfer Protocol (FTP) port. 23 telnet Telnet Telnet service. 25 smtp Simple Mail Transport Protocol (SMTP) ...