机器阅读理解(MRC, Machine Reading Comprehension)就是尝试让机器像人一样理解文本内容。从形式上可以分为Extractive MRC和Non-Extractive MRC。Extractive MRC的答案来源于原文(如图1,来源于深度学习解决机器阅读理解任务的研究进展),目前比较典型的数据集有SQuAD、NewsQA、SearchQA和NarrativeQA等。Non-Extractive MRC一种...
前面,我们提过BERT-MRC是从MRC(问答式机器阅读理解)角度来建模实体抽取任务的。而MRC通常被拆解为两个多分类任务,这两个多分类任务分别负责答案的起点和止点位置预测(answer span Extraction)。 换句话说,BERT-MRC在抽取每类实体时,首先都会基于实体类别建立自然语言问句,然后在给定的上下文文本中抽取这个问句的答案片...
比如,继续使用BIOES等方法让序列标注模型为句子打上标签,那么任务就从单标签任务变成了多标签任务,如"Chinese"同时具有"S-GPE"和"I-GPE"两种标签,事实上这种处理方法比较麻烦且效果也不理想。 二、基于 MRC 框架解决 Nested NER 任务 2019年,基于MRC(机器阅读理解)思想解决Nested NER任务的框架被提出。[1] MRC ...
这种长文档的情况可以参考open-domain QA的一些做法，主要思路就是先对长文档进行划分成段落，然后做相关...
因为它们遇到了一个中文数据集。 康奈尔大学留学生发布了第一个自由形式的中文阅读理解多选题数据集,其中86.6%的问题都需要文档外的知识。 在这个数据集上,各个模型的正确率最高也只有68%,比起人类的96%的表现,还是差距明显。 数据集C3 机器阅读理解最大的挑战就是回答需要先验知识的问题。而且中文在这方面的表现...
与单一条款的MRC相比,多条款的MRC更加困难, 因为我们很可能从不同的条款中领取多个令人困惑的候选答案。它们提出来了自己的端到端神经网络模型,允许区别文章的候选答案根据内容表达相互验证。机器阅读理解模型其实可以分为两类:Bert模型之前,模型可以分为五层:Embedding Layer、Contextual Layer、Attention Layer、Modeling ...
提高机器阅读理解(MRC)能力以及开放领域问答(QA)能力是自然语言处理(NLP)领域的一大重要目标。在人工智能领域,很多突破性的进展都基于一些大型公开的数据集。比如在计算机视觉领域,基于对ImageNet数据集研发的物体分类模型已经超越了人类的表现。类似的,在语音识别领域,一些大型的语音数据库,同样使得了深度学习模型大幅提高...
bert 阅读理解的信息抽取 bert机器阅读理解 机器阅读理解很有可能成为人机问答中的主力技术,目前FAQ大多使用的是语义匹配模型,该模型需要进行很多的人工标注,成本较高。与语义匹配模型相比,机器阅读理解可以减少人工标注的数量,降低成本。同时可以对未知问题自动寻找QA对。减少人工寻找答案的困难。
我们也同样尝试了BERT在AI-Challenger的机器阅读理解(mrc)赛道的表现。如果简单得地将mrc的文本连接成一个长字符串的形式,可以在dev集上得到79.1%的准确率。 如果参考openAI的GPT论文(https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf)里...
我们也同样尝试了BERT在AI-Challenger的机器阅读理解(mrc)赛道的表现。如果简单得地将mrc的文本连接成一个长字符串的形式,可以在dev集上得到79.1%的准确率。 如果参考openAI的GPT论文(https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf)里...