V-NET 多文档阅读理解任务思路论文(下)

前言

在上一篇文章中,我们主要提及了 V-NET 结构的前两 module 。这篇会在开头的部分简评一下前两个 module 的相关内容,并且提出可能可以改进的点。然后我会继续与大家将 V-NET 的相关结构彻底分析完毕。相信这个会让大家稳稳地接下这次的几乎是一篇小综述的博客文章。而且我发现自己的文章数量已经达到第十篇,下一个目标就是写到第二十篇。

V-NET 多文档阅读理解任务思路论文(上)

前言

之前我们短暂地说了一下 R-NET ,但是由于模型出来已久,各种解析也十分全面,因而有种拾人牙慧的感觉。为了更好地了解当前的阅读理解任务。我们关注一下此前在 MS MARCO 数据集上获取了第一名的百度 V-NET 模型。在找遍了全网,还是没有人对它进行解剖。现在我开始尝试解剖一下这个模型结构。并且尝试复现一下。

用 R-Net Plus 来做阅读理解任务(下)

摘要:对阅读理解任务的研究对现实世界中的语音助理的生成有其帮助。因此我们在上一篇中,着实地分析了 R-NET 阅读理解神经网络结构的前两个部分。现在,我们继续研究接下来的几部分。

用 R-Net Plus 来做阅读理解任务(上)

摘要

阅读理解任务有其现实意义,用一句话的概括,就是让机器能够通过问题从文章中搜寻对应的问题答案。如果我们提供了一个文本数据库,我们就不需要再人工编写问题对。这是极有商业价值的。解决这个任务的各种模型现在在各大智能客服,智能助理乃至 Google Assistant 中起到作用。

游戏引擎架构杂谈(一)

游戏引擎 的先验知识

虽说 游戏引擎 实际上和其它的服务端程序,或者说各种底层程序的区别差不多。但是它依旧需要一些先验知识。例如它所有的系统是什么,它究竟有哪些出名的引擎,或者就是它是不是流行的东西。它需要的数学知识多不多。还是说这个就是个聪明人的舞台?这些都会在以后的游戏引擎杂谈中慢慢聊。有趣的事情太多。

文摘自动生成

找文摘论文起因

经过仔细搜寻,现在根据个人的兴趣,找来了以下类别的关于自动 文摘 论文链接:(因为个人研究的是中文的生成式摘要方法。所以现在暂时列出以下内容)。

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