永远是个小孩子

摘要： 前言 这是刷Leetcode的时候看到的，寻找数组中出现次数为1次、2次、3次的数字。 简单的思路就是用map或者排序搜索， 但是核心思想应该是位运算来做，有时间的时候要专门补一下位运算的解法，先挖个坑。。 2：https://leetcode-cn.com/problems/shu-zu-zhon 阅读全文

摘要： 论文原文链接：[2002.00293] Beat the AI: Investigating Adversarial Human Annotation for Reading Comprehension (arxiv.org) 来源：TACL2020 使用到的数据集：SQuAD1.1、DROP、Na 阅读全文

摘要： 论文原文链接：[1805.08092] Efficient and Robust Question Answering from Minimal Context over Documents (arxiv.org) 来源：ACL2018 动机 以前的阅读理解模型在文档长度比较长的时候运算复杂度高，而 阅读全文

摘要： 论文：Retrospective Reader for Machine Reading Comprehension，是上海交大的一篇论文 阅读及复现这篇论文的契机是因为它是SQuAD2.0榜单前几名中唯一一个有论文的。 摘要 机器阅读理解（MRC）要求机器基于给定的文段提取出问题的答案，不仅需要找到 阅读全文

摘要： 具体顺序不是按照模型出现的顺序，而是按照我在组会上讲的顺序。会在每个模型的一开头列出参考的博客以及论文。 主要写的是自己的理解，但是推荐一个有趣的博客：BERT and it's family RNN结构，双向LSTM，Transformer， BERT对比分析 RoBERTa 论文：RoBERTa 阅读全文

摘要： 参考博客 https://wmathor.com/index.php/archives/1456/ https://blog.csdn.net/sunhua93/article/details/102764783，非常详细 预训练模型 用巨大的数据来训练一个泛化能力很强的模型，当我们需要在特定场景使 阅读全文

摘要： 参考博客 https://wmathor.com/index.php/archives/1438/，大佬讲的非常清晰！！！博客排版也非常值得学习。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/85612521，Transformer三部曲，也解释了attention机制 http:// 阅读全文

摘要： 参考博客 https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764，LSTM的超详细解释 https://blog.csdn.net/qq_36696494/article/details/89028956，RNN、LSTM一起的详解，例子很详细。 长短时记忆网络（LST 阅读全文

摘要： 参考博客 https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 语言模型 语言模型：语言模型是对一种语言的特征进行建模，例如给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么。让神经网络输出概率：softmax层作为输出层。 N-Gram：假设一个词出现的概率 阅读全文

摘要： 参考博客 https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，示例图如下： 一个CNN由卷积层、池化层（pooling）和全连接层组成。它的常用架构模式是前面是 阅读全文