让机器读懂人类：探索问答系统和机器阅读理解-2

程序员研修院

企业官方账号

2023-01-12 15:17:35

课时名称	课时知识点
让机器读懂人类：探索问答系统和机器阅读理解-2

...全文

96 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

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。

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。...

2024三掌柜赠书活动第七期：一本书读懂AIGC：探索AI商业化新时代目录前言不用多讲，想必大家也都知道，人工智能在过去几年里取得了令人瞩目的发展，成为改变商业和社会的关键技术之一。而且在技术圈，人工智能也是持续的备受关注，尤其是作为开发者来说，只要涉及到人工智能相关的，就会有不错的机会和收益，越来越多的开发者想要或者打算入手人工智能领域的工作。但是只喊口号是不行的，要即刻动起来，尽快的入门人工智能，以及生成式AI的领域中。

研究问答系统在各领域的需求类型，处理多样数据源和不同文本形态的能力。关键技术包括基于知识图谱的KBQA和基于深度学习的DeepQA。KBQA重点在结构化数据上，而DeepQA结合了搜索和机器阅读理解，适用于更广泛非结构化数据。探讨了短答案和长答案机器阅读理解，面对挑战如搜索结果噪声和常识性错误。文章旨在提供深入了解问答系统技术和应用领域的资源。

主要包含：机器阅读的起因和发展历史；MRC数学形式；MRC与QA的区别；MRC的常见数据集和关键模型发展动机传统NLP任务 1) 词性分析 part-of-speech tagging ：判断词性 2) 命名实体识别 named entity recognition 识别实体 3) 句法依存 sytactic parsing 找到词间关系、语法结构信息 4) ...

CSDN讲师的课程社区_NO_35

1

社区成员

83

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章