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  1. Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions

  2. 斯坦福大学陈丹琦 基于维基百科做开放域问答的论文，可参考

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：arno_an

  1. 微软与谷歌研究员联合出品：175页 PPT 带你总览对话系统全貌：神经网络方法在对话系统中的应用的报告

  2. 来自微软研究院的 高剑锋， Michel Galley ，以及来自 Google的李力鸿， 在今年的7月8日的SIGIR 2018， 以及将要到来的7月15日的 ACL2018上，会做出关于神经网络方法在对话系统中的应用的报告。在这个 PPT中，他们首先介绍与自然语言处理和对话人工智能相关的深度学习和增强学习的最新进展。然后，详细地描述了为实现三种对话系统而开发的最先进的神经网络方法。 阅读理解问答。阅读理解 QA 能够从Web文档和预编译的知识图谱(KG 's)等各种数据源获取的丰富知识，为

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-12
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：wen_fei

  1. 开源中国源码

  2. ## 项目说明 FlyCms 是一个类似知乎以问答为基础的完全开源的JAVA语言开发的社交网络建站程序，基于 Spring Boot+Bootstrap3+MyBatis+MYSQL+Solr+Ehcache 应用架构，专注于社区内容的整理、归类和检索，它集合了问答，digg，wiki 等多个程序的优点，帮助用户轻松搭建专业的知识库和在线问答社区。 业务模块包括：权限管理，会员管理，角色管理，定时任务管理（调度管理），问答管理，文章管理，分享管理，短信接口管理和邮件系统发送（注册、找回密码、邮

  3. 所属分类：Java

  1. KesionCMS v9.05 Build20130704 免费正式版 utf-8.exe

  2. KesionCMS是漳州科兴信息技术有限公司开发的一套万能建站产品，是CMS行业最流行的网站建设解决方案之一，V9.03采用ASP ACCESS/MSSQL架构,系统具有极强的可扩展性，并且一直以来完全开放源代码；这套系统自2006年发布的第一个版来以来，以其简单易用、功能强大、拓展性极灵活而倍受广大用户的青睐,至今已累计数十万的用户群。   拥有CMS业界最全的功能，是适合任何网站的最佳解决方案功能模型十分齐全，系统拥有CMS业界最全的功能，含文章、图片、下载、商城、供求、人才、动漫、微博、

  3. 所属分类：其它

  1. Python-DuReader是一个全新的大型现实世界和人类MRC数据集

  2. DuReader是一个全新的大型现实世界和人类MRC数据集。 DuReader专注于真实世界的开放域问答。

  3. 所属分类：其它

  1. REALM Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training 翻译.pdf

  2. 语言模型预训练已经显示出可以捕获数量惊人的世界知识，这对于NLP任务(例如问题 解答)至关重要。但是，此知识隐式存储在神经网络的参数中，需要更大的网络才能 覆盖更多的事实。 为了以更模块化和可解释的方式捕获知识，我们使用潜在的知识检索器增强了语言模 型的预训练，检索器使模型可以从预训练、微调和推理期间使用的大型语料库(如 Wikipedia)中检索并使用文档。首次，我们展示了如何使用蒙版语言建模作为学习信 号并通过考虑数百万个文档的检索步骤进行反向传播，从而以无监督的方式对这种知

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-18
    • 文件大小：727kb
    • 提供者：qq_21749493

  1. 贝加莱 2008年09期《automotion》电子期刊.pdf

  2. 贝加莱 2008年09期《automotion》电子期刊pdf,贝加莱 2008年09期《automotion》电子期刊前言 资讯扫描 4贝加莱集成的安全技术通过TUv认证 4学界学子勤奋实践出水芙蓉即显新威 5贝加莱携全线产品盛装出席2008中国国际纺织机械展会 5贝加莱653工程课程培训获好评 6贝加莱联手亚控科技成功举办成都站研讨会 6巅峰对决,究竟花落谁家? 敬爱的读者, 产品推介 大家好! 贝加莱(B&R)的哲学始终是建立在与客户紧 7精度定位进入新层面 密的合作、为客户提供自动化专业

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-14
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_38744435

  1. acl2020-openqa-tutorial:ACL2020教程-源码

  2. ACL2020教程：开放域问答 本ACL2020教程将由 和 于2020年7月5日举行。您可以在下面找到所有教程材料，该视频现在。 概述 本教程对开放域问答（QA）方面的前沿研究进行了全面，一致的概述，即使用大量不同主题的文档来回答问题的任务。我们将首先提供简短的历史背景，讨论研究问题的基本设置和核心技术挑战，然后使用常见的评估指标和基准描述现代数据集。然后，重点将转移到为开放域质量保证建议的前沿模型，包括两阶段的检索器-阅读器方法，密集的检索器和端到端培训以及无检索器的方法。最后，我们将介绍一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：weixin_42173218

  1. Chinese-Transformer-XL-源码

  2. 中文-变形金刚-XL 正在施工:construction: 本项目提供了智源研究院“文汇”预训练模型中国变压器-XL的预训练和文本生成代码。 数据 本模型使用了智源研究院发布的中文预训练语料 。具体地，我们使用了WuDaoCorpus中来自百度百科+搜狗百科（133G），知乎（131G），百度知道（38G）的语料，一共303GB数据。 模型 本模型使用了的训练目标，同时使用能够更好地处理长序列建模的替代了GPT中的Transformer。模型的结构与GPT-3 2.7B（32层，隐示尺寸

  3. 所属分类：其它

  1. yodaqa:建立在Apache UIMA框架之上的问答系统-源码

  2. 尤达QA YodaQA是一个开放源码的Factoid问题解答系统，可以使用即时信息提取功能从数据库和文本语料库中产生答案。 默认情况下，开放域问答是在Freebase和DBpedia知识库以及enwiki文章的文本上执行的。 YodaQA的目标是实用性和可扩展设计，尽管它也可以作为研究项目。 目前，我们在准确性和速度方面仍处于早期阶段。 将来，我们希望还增加一些演绎功能，并包括“个人助理”风格的对话功能。 YodaQA代表“另一个深度回答管道”，该系统建立在Apache UIMA和DKpr

  3. 所属分类：其它

  1. QA-System:实施质量检查体系。 这是NLPCC-ICCPOL共享任务“开放域问题解答”的代码。-源码

  2. 质量检查系统 实施质量检查体系。 这是NLPCC-ICCPOL共享任务“开放域问题解答”的代码。 任务包括两部分： kbqa和dbqa ，前者是在给定知识库的情况下实施QA系统，而后者则需要从问题的给定文档中选择句子作为答案。 对于dbqa任务，我们使用LSTM层对问题进行编码，并使用另一个LSTM层对答案进行编码，然后计算这两个向量之间的角度。 如果答案和问题成对，我们希望这两个向量方向相同，否则让它们彼此垂直。 最后，对于新的一对问答，请根据其隐藏表示的角度对它们进行分类。 我们将Ker

  3. 所属分类：其它

  1. NJU_KBQA:基于知识库的开放域问答系统的相关工作-源码

  2. NJU_KBQA WebQA：基于Freebase摘要的线上问答系统NeuralQA：神经网络问答替代系统暹罗网络：短文本匹配相关模型

  3. 所属分类：其它

  1. webQA_sequence_labelling_pytorch:基于webQA的开放域问答系统-源码

  2. webQA_sequence_labelling_pytorch:基于webQA的开放域问答系统

  3. 所属分类：其它

  1. DPR:密集通道检索器-是用于开放域问答任务的一组工具和模型-源码

  2. 密集通道检索 密集通道检索（ DPR ）-是用于最新开放域问答研究的一组工具和模型。 它基于以下论文： Vladimir Karpukhin，BarlasOğuz，Sewon Min，Patrick Lewis，Ledell Wu，Sergey Edunov，Danqi Chen，Yen-tau Yih， Revelreval ，《预印本2020》。 如果您发现本文或该代码有用，请引用本文： article{karpukhin2020dense, title={Dense Pass

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：89kb
    • 提供者：weixin_42099987

  1. DrQA：阅读维基百科回答开放域问题-源码

  2. 质量保证 这是Dr.A系统的PyTorch实现，在ACL 2017论文``。 快速链接 大规模机器阅读 DrQA是一种用于开放域问答的阅读理解系统。 尤其是，DrQA的目标是“大规模机器阅读”（MRS）。 在这种情况下，我们正在寻找可能非常大的非结构化文档集中的问题的答案（这可能不是多余的）。 因此，系统必须将文档检索（查找相关文档）与机器理解文本（识别那些文档的答案）的挑战结合起来。 我们使用DrQA进行的实验着重于回答事实性问题，同时使用Wikipedia作为文档的唯一知识来源。 Wik

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：522kb
    • 提供者：weixin_42097189

  1. FlyCms：FlyCms是一个类似知乎以问答为基础的完全开源的JAVA语言开发的社交网络建站程序，基于Spring Boot + Bootstrap3 + MyBatis + MySql + Solr + Ehcache应用架构，专注于社

  2. 项目说明 FlyCms是一个类似知乎以问答为基础的完全开源的JAVA语言开发的社交网络建站程序，基于Spring Boot + Bootstrap3 + MyBatis + MYSQL + Solr + Ehcache应用架构，专注于社区内容的整理，归类和检索，其集合了问答，digg，wiki等多个程序的优点，可以帮助用户轻松构建专业的知识库和在线问答社区。业务模块包括：权限管理，会员管理，角色管理，定时任务管理（调度管理），问答管理，文章管理，共享管理，短信接口管理和邮件系统发送（注册，找回密

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：28mb
    • 提供者：weixin_42109178