J. Tiedemann, "Improving Passage Retrieval in Question Answering using NLP," Progress in Artificial Intelligence LNCS vol. 3808, pp. 634-646, 2005.Tiedemann, J. Improving Passage Retrieval in Question Answering Using NLP. In: Bento, C., Cardoso, A., Dias, G. eds. (2005) Progress in ...
TILE: DCN+: Mixed Objective And Deep Residual Coattention for Question Answering. Author:Caiming Xiong, Victor Zhong, Richard Socher. Paper:openreview.net/pdf?Code: None 论文简述: 传统的问答模型使用交叉熵损失进行优化,这种方法寻求精确的答案,但代价是惩罚有时同样精确的邻近答案。为此本文提出了一...
6、TILE: Open Domain Question Answering Using Web Tables Author: Kaushik Chakrabarti , Zhimin Chen , Siamak Shakeri , Guihong Cao Paper: arxiv.org/pdf/2001.0327 Code: None 论文简述: 在本文中,使用web表开发了一种开放域QA方法,这种方法既适用于factoid查询,也适用于非factoid查询。本文主要思想...
什么是自然语言处理 简单地说,自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),它属于人工智能的一个分支,是计算机科学与语言学的交叉学科,又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。没有语言,人类的思维也就无从谈起,所以自然...
https://www.youtube.com/watch?v=1RN88O9C13U Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) Danqi Chen Title: "From Reading Comprehension to Open-Domain Question Answering" 从阅读理解到开放域问答系统 知识 校园学习 NLP 自然语言处理
6、TILE: Real-Time Open-Domain Question Answering with Dense-Sparse Phrase Index Author:Minjoon Seo,Jinhyuk Lee,Tom Kwiatkowski,Ankur P. Parikh,Ali Farhadi,Hannaneh Hajishirzi Paper:https://arxiv.org/pdf/1906.05807v2.pdf Code:https://github.com/uwnlp/denspi ...
1、TILE: Open Domain Question Answering Using Early Fusion of Knowledge Bases and TextAuthor:Haitian Sun , Bhuwan Dhingra , Manzil Zaheer , Kathryn Mazaitis , Ruslan Salakhutdinov , William W. Cohen Paper:https://arxiv.org/pdf/1809.00782v1.pdf ...
论文简述:语言模型的预训练已经被证明能够获取大量的知识,这对于NLP任务(如回答问题)是至关重要的。然而,这些知识隐含在神经网络的参数中,需要更大的网络来覆盖更多的事实。为了以更模块化和可解释性的方式捕获知识,我们在语言模型预训练中增加了一个潜在的知识检索器,该检索器允许模型从一个大型语料库(如Wikipedia)...
1、TILE: Evidence Aggregation for Answer Re-Ranking in Open-Domain Question Answering Author:Shuohang Wang , Mo Yu , Jing Jiang , Wei Zhang Paper:https://arxiv.org/pdf/1711.05116v2.pdf Code:https://github.com/shuohangwang/mprc 论文简述:在这篇论文中,提出了两个利用多篇文章来产生答案的模型...
我们的TableGPT框架将表格、自然语言和命令统一到一个单一的GPT模型中，使数据的解释和操作更加直观和用户...