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  1. A bank loan type project that lets the user see by answering

  2. A bank loan type project that lets the user see by answering a few simple questions if the applicant is eligible for a bank loan or if the applicant would be a risk factor.
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2006-02-23
    • 文件大小:10kb
    • 提供者:chenxh
  1. 用于问题回答系统的段落打分 Passage Scoring for Question answering

  2. Many researchers have used lexical networks and ontologies to mitigate synonymy and polysemy problems in Question Answering (QA), systems coupled with taggers, query classifiers, and answer extractors in complex and ad-hoc ways. We seek to make QA s
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-11-15
    • 文件大小:87kb
    • 提供者:michaelfan
  1. E±ciently Answering Probabilistic Threshold

  2. Efficiently answering probabilistic threshold top-k queries on uncertain data
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-12-23
    • 文件大小:242kb
    • 提供者:lcx87
  1. Ask Your Neurons A Neural-Based Approach to Answering Questions About Images

  2. 论文 Ask Your Neurons A Neural-Based Approach to Answering Questions About Images
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-10-12
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:song2500
  1. TGIF-QA: Toward Spatio-Temporal Reasoning in Visual Question Answering

  2. 《TGIF-QA: Toward Spatio-Temporal Reasoning in Visual Question Answering》论文,最新阐述了注意力机制
  3. 所属分类:机器学习

  1. Question Answering over Freebase

  2. Question Answering over Freebase via Attentive RNN with Similarity Matrix based CNN
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-11-20
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:m0_37646355
  1. Question Answering Benchmark and Semantic Parsing

  2. 复旦大学知识图谱培训PPT1: Question Answering Benchmark and Semantic Parsing
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-09-08
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:u010062766
  1. Transformer & Question Answering- Thang Luong.pdf

  2. The Transformer network consists of multiple layers, each with several Attention Heads (and additional layers), used to learn different relationships between tokens. As in many NLP models, the input tokens are first embedded into vectors This slide
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-07-06
    • 文件大小:9mb
    • 提供者:tiance_0301
  1. 文献阅读6-Entity-Relation Extraction as Multi-turn Question Answering(实体关系联合抽取,层次标签依赖关系,multi-turn QA)

  2. 文章目录abstract1.Introduction3.相关工作2.2MRC(机器阅读理解)2.3 非QA->QA3.数据集和任务3.1别人的数据集3.2我们建立的数据集RESUME4.Model4.1概述4.2生成问题4.3通过MRC来获取答案范围4.4 强化学习5.实验5.1RESUME结果5.2 其他结果6 Ablation Studies6.2问题生成策略的影响6.2联合训练的影响6.3case study Entity-Relation Extraction as Multi-t
  3. 所属分类:其它

  1. SQuAD(The Standford Question Answering Dataset)斯坦福问答数据集-数据集

  2. Standford Question Answering Dataset (SQuAD) is a reading comprehension dataset by Standford University and has two versions. 斯坦福问答数据集是由斯坦福大学创建的阅读理解数据集,有两个版本。 Know What You Don’t Know- Unanswerable Questions for SQuAD paper.pdf LUKE.pdf SQuAD1.1.p
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:11mb
    • 提供者:weixin_38584642
  1. NLP-Question-Answering-System:斯坦福大学SQuAD数据集上的NLP项目-源码

  2. NLP问题解答系统 斯坦福大学SQuAD数据集上的NLP项目 回答信息检索和自然语言处理(NLP)领域的问题,该问题与构建自动化系统有关,该系统以自然语言回答人类提出的问题。 有两种类型的系统; 封闭域质量检查和开放域质量检查。 封闭域质量检查与构建可回答特定领域问题的系统有关。 因此,给定一段文本,我们希望开发能够回答该特定文本问题的系统。 开放域质量保证可以处理几乎所有问题,并且可以依靠一般本体论和世界知识。 这些系统通常具有更多可用于提取答案的数据。 在此任务中,我们关注的是封闭域质
  3. 所属分类:其它

  1. Question-Answering-System-Deep-Learning-源码

  2. 使用端到端存储网络的问答系统 该项目是端到端存储网络的实施,以构建问答系统。 它以小故事和查询作为输入,并预测对该查询的可能答案。 在这里,我们使用了Facebook Babi Dataset来训练模型。 经过培训,用户可以输入相似的故事和查询作为输入,这将为您提供准确的结果。 依存关系 张量流 凯拉斯 功能工具 压缩文件 回覆 端到端存储网络的体系结构 结果/观察 层数 辍学 批量大小 时代 结果 LSTM(32) (0.3) 32 100 94.6% LSTM(64) (0.3)
  3. 所属分类:其它

  1. Question-Answering-SQUAD:基于DistilBERT的问答模型,在SQUAD数据集上进行了训练和评估-源码

  2. 问题解答小队 问题回答是回答问题(通常是阅读理解性问题)的任务,但是在遇到无法根据提供的上下文回答的问题时放弃。 我们在此项目中依赖的主要方法是Transformer。 具体来说,我们采用在Masked LM和Next Sentence Prediction上进行了预训练的DistilBERT模型,添加了新的问题解答负责人,并为我们的任务训练了新模型。 我们使用预训练的转换器而不是构建适用于问答任务的特定深度学习模型(LSTM,CNN等)的原因是,我们可以更快地进行开发,并且可以通过使用更少的数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:147kb
    • 提供者:weixin_42098251
  1. Visual Question Answering in Tensorflow实战-附件资源

  2. Visual Question Answering in Tensorflow实战-附件资源
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:23byte
    • 提供者:weixin_42187944
  1. B-Bot-Question-Answering:基于BERT的问答机器人。 探索对质量检查使用不同的文本,例如用户可以用来更好地理解各种生活经历的与社会相关的主题-源码

  2. B-Bot-问题-答案 基于BERT的问答机器人。 探索对质量检查使用不同的文本,例如与社会相关的主题,用户可以用来更好地理解各种生活经历。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:227kb
    • 提供者:weixin_42097450
  1. Semantic Reasoning of Question Answering Over Heroes of the Marshes Based on Concept Knowledge Tree

  2. Semantic Reasoning of Question Answering Over Heroes of the Marshes Based on Concept Knowledge Tree
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:331kb
    • 提供者:weixin_38556668
  1. Learning Semantic Representation with Neural Networks for Community Question Answering Retrieval

  2. Learning Semantic Representation with Neural Networks for Community Question Answering Retrieval
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:318kb
    • 提供者:weixin_38582719
  1. Answering Spatial Approximate KeywordQueries in Disks

  2. Answering Spatial Approximate KeywordQueries in Disks
  3. 所属分类:其它

  1. Consistent Query Answering Based on Repairing Inconsistent Attributes with Nulls

  2. Consistent Query Answering Based on Repairing Inconsistent Attributes with Nulls
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:236kb
    • 提供者:weixin_38642735
  1. CASIAV2: A MLN-based Question Answering System over Linked Data

  2. CASIAV2: A MLN-based Question Answering System over Linked Data
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:1002kb
    • 提供者:weixin_38690545
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