11 2022 档案
关键词检索与阅读模型
摘要：https://aclanthology.org/N19-1030/ 摘要 这里介绍了一个检索器-阅读器的模型，它是专门建立在大规模文本库上的多项选择器阅读理解任务，检索器利用关键字抽取技术提高了检索结果与问题的相关性，阅读器根据检索结果，问题和选项建立了网络模型。 主要有两部分 检索器 找出问题中
门控自匹配网络
摘要：https://aclanthology.org/P17-1018/ Introduction 在BiDAF模型问世后，机器阅读理解模型的研究主要是在交互层，特别是上下文编码和注意力机制的创新。R-net就是典型的代表，R-net在注意力机制中加入了门机制，可以动态控制模型利用各部分的信息，取得了很
实用机器学习
摘要：title: 实用机器学习 date: 2022-07-21 10:55:55 mathjax:true categories: 机器学习 李沐 python pytorch 1.1 课程介绍 机器学习的流程 1）将问题变为机器学习的问题 2）收集数据 3）训练模型，调参 4）部署上线，预测一些未来
双向注意力流模型
摘要：Bidirectional Attention Flow for Machine Comprehension | Papers With Code 双向注意力模型 开山之作，奠定了机器阅读理解的编码层-交互层-输出层的结构 编码层 Character Embed Layer 因为每个单词的长度不一样
