让机器读懂人类：探索问答系统和机器阅读理解

[CSDN学习]

1.问答系统和阅读理解: 动机以及任务定义

a)    QA 问答种类：基于知识库的问答系统和基于检索的问答系统

b)    实用问答系统

2.    问答系统结构：主要组成部分以及核心概念

a)    模块化系统

i.    指令理解

ii.    答案类型

iii.    候选答案评分：短答案、长答案、表格答案

b)    端到端系统

3.    阅读理解任务及数据集

a)    任务定义及演化

b)    问答中的答案提取

c)    数据集：SQuAD, MSMarco, DuReader

4.    端到端阅读理解

a)    模型结构

b)    特征表

c)    损失函数和训练准则











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林德康
奇点机智联合创始人兼CTO，曾任加拿大Alberta大学计算机教授、Google研究院高级管理科学家、Google搜索问答系统创始人及技术负责人，作为主要发明人申请了多项美国专利，在自然语言处理及理解领域发表90余篇论文，被引用14000余次，并多次担任计算语言最高学术机构国际计算语言学协会ACL的领导职务，包括：ACL 2002程序委员会联合主席、ACL2011大会主席、ACL 2007北美分会执行委员等，被评为2013年ACL Fellow（该头衔是对 NLP 领域有杰出贡献的人最高的认可，目前仅有4位华人/华裔获得此荣誉）。
本课程主讲人来自于近期落幕的“2018机器阅读理解技术竞赛”冠军团队—— 奇点机智（Naturali）。基于大规模机器阅读理解任务标注数据和深度神经网络的端对端模型，奇点机智将揭秘为构造问答系统提供的新思路。

课程内容覆盖了问答系统和机器阅读理解的基本概念、经典系统结构和新兴的端对端模型结构，为大家提供了了解问答系统和机器阅读理解任务的绝佳途径。

相关链接：https://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/806?utm_source=edu_bbs_autocreate