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【问答对话】kbqa？开放域问答怎么有知识地生成
问答是对话的重要任务之一，封闭的垂直领域可以构建问题库，通过检索召回、排序的方式回答，然而到了开放域，怎么既利用外部知识，又能够应对多样的问题，前有kbqa，利用结构化的知识库和语义链接，然而这是最优的么 而最近流行的大模型，如GPT-3也在开放域问答上有一定的能力，那么如何在大的语言模型基础上融合知识呢，其实主要面临两个问题，1）检索什么知识，怎么检索。2）怎么讲检索知识加入。 EACL, Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answering大模型能够在开发域的知识问答取得不错效果 本文通过检索方式引入文本知识（可能包含潜在的有用信息），取得了问答的SOTA。 2）chunk的后续，使用BERT作为句子编码器，通过对token向量的average pooling获得句子向量。检索是会避免检索出当前句子的下文，避免数据泄露。
1.4K100编辑于 2022-09-06 - 来自专栏算法码上来
Facebook刷新开放域问答SOTA：模型训模型！Reader当Teacher！
陈丹琦的DrQA[2]可以说是利用深度学习解决开放域问答的开山鼻祖了。我们也暂且将目光聚焦在这类开放域问答任务：基于一个巨大的文本库（例如维基百科）建立自动回答知识型问题的系统。 今天，我们来看一篇开放域问答系统的最新SOTA。 Facebook在这篇paper中提出：在开放域问答中，阅读理解模型的注意力权重可以提供更好的检索模型训练信号，该方法刷新了开放域问答系统的SOTA，同时在EffcientQA榜单上刷新了6GB量级模型的记录 最开始，DrQA[2]将基于TF-IDF的词频算法用作检索模型，与当时的SOTA阅读模型结合，得到了开放域问答系统的雏形。 总结 本文利用生成式阅读器中的注意力权重作为相似度信息训练检索模型，刷新了开放域问答系统的SOTA。该方法简单有效地解决了开放域问答系统中训练检索模型缺乏标注数据的问题，为研究者们提供了新思路。
1.2K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏SimpleAI
文本检索、开放域问答与Dense Passage Retrieval (EMNLP-20)
of Washington, Princeton University 链接：https://readpaper.com/paper/3099700870 一句话总结： 一个很好的文本检索（IR）、问答 开放域问答一般分两步——检索和阅读理解，本文提出的DPR是一个高效的基于语义匹配的检索模型，从而提高整体QA的效果，该思路对后续的对比学习的一系列工作都有启发。 实验设置&数据集 Knowledge Source 知识库，就是我们open-domain QA使用什么语料库来进行问答。本文选用Wikipedia，这也是最常用的设定。 关于这一点，作者给出的解释是： image-20220218192133247 即 1.这个数据集的question跟passage再语言上高度重合，所以BM25天然有优势；2. Similarity和loss的选择 本文采用的是dot product作为相似度度量，作者还测试了L2距离和cosine similarity，发现最差的是cosine similarity。
2.8K30编辑于 2022-03-28 - 来自专栏量子位
Facebook开源问答系统DrQA：基于单一信源回答开放域提问
DrQA是一个开放域问答系统。 关于DrQA，Facebook还发表了一篇论文《Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions（阅读维基百科来回答开放域问题）》。 △ DrQA系统架构 这篇论文提出使用维基百科作为唯一的知识来源，以解决开放域问答。任何事实性提问的答案，都是来自维基百科中的内容。 我们在多个现有问答数据库上的实验表明：1、上述两个模块与现有方案相比优势很大 2、使用远监督的多任务学习，可以让上述组合更高效的完成任务。 开源代码 Facebook已经把DrQA问答系统的PyTorch实现公布在GitHub上。
1.2K70发布于 2018-03-28 SRE-面试问答模拟-开放问答话题
2. 可观测性可观测性是指系统内部状态可以通过外部输出来推断的能力。它主要通过日志、指标（metrics）和追踪（tracing）来实现，帮助运维团队快速诊断问题。3.
56210编辑于 2024-09-07- 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
DrQA基于维基百科数据的开放域问答机器人实战教程
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文主要向大家推荐一个开放域问答机器人的实战项目。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 DrQA 是一个基于维基百科数据的开放域问答系统，它由检索器和阅读器组成。其中检索器用于从海量的文本（例如维基百科）中获得相关的文章；阅读器用于从文章中获得相应的答案。 一 . 官方介绍 DrQA是一个应用于开放域问答的阅读理解系统。特别是，DrQA的目标是“大规模机读”（MRS）。在这个设定中，我们在可能非常大的非结构化文档集中搜索问题的答案。
88610发布于 2018-08-03 - 来自专栏朴素人工智能
表格问答2：模型
每个Database包含若干张表格（2-11张，平均4.1张），人工构建了表之间的链接操作（即foreign key）。 ——2020语言与智能技术竞赛：语义解析任务 说回正题，今天我们将介绍两个NL2SQL模型，X-SQL和HydraNet。它俩都来自微软，分别推出于2019年和2020年。 X-SQL跟它之前的方案比如SQlNET[2]、SQLOVA[3]都比较像，很有代表性；HydraNet对前人解决问题的大框架做了一些修改，变得更加简洁，也更符合预训练语言模型的使用习惯，应该会给大家一点启发 另外去年中文NL2SQL挑战赛的冠军队伍把他们的方案发了一篇IEEE论文[7]，大家也可以参考。下一期我们将介绍几个表格问答的落地应用，不要错过哦。 isFromCcf=true [2] SQLNet: Generating Structured Queries From Natural Language Without Reinforcement
1.4K20发布于 2020-04-20 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【ACL 2021】开放域对话结构发现
然而，当前在开放域对话下，这一问题仍然缺乏研究。在本文中，我们从聊天语料库中无监督地学习离散对话结构，然后利用该结构来促进连贯的对话生成。 进一步的，我们在两个基准语料库上进行实验，结果表明DVAE-GNN能够发现有意义的对话结构图，且使用对话结构作为背景知识可以显著提高开放域对话的多轮连贯性。 2. 方法 本文首先设计了一个自监督的对话结构图发现模型；进一步地，本文设计基于对话结构图的开放域多轮对话模型用于验证所发现结构的有效性。 在这项工作中，因为之前很少有关于自监督开放域对话图发现的研究，本文选择任务完成对话下的DVRNN【3】模型作为基线。DVRNN是在面向任务的对话中发现对话图的当前最好方法。 （1）NLL：生成对话句的负对数似然；(2）BLEU-1/2：度量重构句子与输入句子1/2-gram重叠的程度。这两个指标越好，则表明学习的对话图能够更好地捕获对话数据集中的重要语义信息。
96740发布于 2021-08-12 - 来自专栏深度学习自然语言处理
开放域信息抽取最新动向
开放域信息抽取是信息抽取任务的另一个分支任务，其中抽取的谓语和实体并不是特定的领域，也并没有提前定义好实体类别。 更一般的，开放域信息抽取的目的是抽取出所有输入的文本中的形如 <主语，谓语，宾语> 的三元组。开放域信息抽取对于知识的构建至关重要，可以减少人工标注的成本和时间。 本次Fudan DISC实验室将分享EMNLP2020中关于开放域信息抽取和文本知识结构化的3篇论文，介绍最新的开放域信息抽取的研究。 文章概览 关于开放域信息抽取神经网络结构和训练方式的系统比较 (Systematic Comparison of Neural Architectures and Training Approaches 任务定义 现有的OpenIE的任务定义主要分为两种：1）序列标注、2）子序列提取 其中序列标注框架最为常见，下图为用序列标注任务设定的开放域信息抽取。例子中一共有7类标签 ?
2.8K30发布于 2021-04-25 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
开放问答 | 「国立台湾大学」提出ConvADR-QA框架大幅提升问答效果（含源码）
引言 开放式对话问答可以被视为两种任务：段落检索和对话问答，前者依赖于从大型语料库中选择候选段落，后者需要更好地理解问题的上下文来给出答案。 针对开放式问答，本文提出ConvADR-QA框架方法，即利用历史答案提高检索性能，从而提升问答效果。在基准数据集OR-QuAC上的实验结果表明，在检索和问答生成阶段下都优于现有的基线模型。 为了解决这一问题，研究人员将CQA方案扩展到开放域，其中包含答案信息的文档必须从一个大型候选池中检索。在开放域场景中，通常有数百万个候选文档，使得传统的联合编码查询和文档的方法不可用。 ConvADR-QA框架方法 图片 开放域CQA的难点在于当前问题通常需要之前对话的上下文信息，这使得系统比开放域QA任务更难捕获潜在的信息。 「之前关于开放域对话检索的工作着重将当前问题和历史问题连在一起而并没有将问题答案考虑进来」。本文则指出，历史答案也可以为当前问题提供重要的信息输入来获得答案。
50220编辑于 2022-12-06 - 来自专栏媒矿工厂
DynamiCrafter: 利用扩散先验的开放域图片动画化
训练细节 Evaluation 定量实验 定性分析 消融实验 双路图片注入 训练策略 文字指导运动控制的讨论 其他应用 贡献点 通过利用视频扩散先验，为开放领域图像的动画化引入了一种新方法，显著优于现有的方法 首次研究了基于文本的运动控制用于开放领域图像动画化，并展示了概念验证。 准备工作：VideoCrafter 图1 VideoCrafterVideoCrafter VideoCrafter的网络架构如图所示，它包括T2V和I2V两个子任务，相应的需要注入Text prompt 2）调整到T2V模型（256x256的VideoCrafter），同时训练和空间层（不训时间层）30K steps。 （Nov. 1st, 2023） 图6 定性分析 VideoComposer ：不连续 I2VGen-XL ：细节差，审美差 Gen-2：突然的内容改变，消失/平移 PikaLabs：静态，模糊
1K20编辑于 2024-05-11 - 来自专栏智能制造预测性维护与大数据应用
IAS现场展示问答精选Day2
解答：故障识别是根据机械的故障模型用MCM的数学分析进行实现，例如对于主轴平行不对中的故障，会体现为径向振动2倍频明显增高；而通过MCM的FFT运算模块可以轻易计算出径向加速度传感器的频域特性，从而进行故障的自动诊断 问题2、明星产品MIC-3106是如何展示的？ 问题1、明星产品USB-4716RS，AMAX-4830是如何展示的？
49520编辑于 2022-05-31 - 来自专栏web前端教室
先行者~问答栏目，今晚面向先行者计划成员开放
我在里面创建了几个栏目，其中的“先行者~问答”栏目，今晚开放。 相应的二维码已经已经发到了咱们的先行者微信群里， ? 在“问答栏目”中各种问题都可以提出来，我会在这里回答。 所以就在这里开一个问答的栏目，期望能够一些属于咱们先行者计划的沉淀与积累。 现在我已经在里面回答了第一个问题， ?
43530发布于 2018-10-08 - 来自专栏友儿
Yii2 跨域处理
'class' => Cors::className(), 'cors' => [ 'Origin' => [],//跨域的域名数组
68010编辑于 2022-09-09 Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测模型使用感受
一、Open Vocabulary Object Detection介绍 Open Vocabulary Object Detection (OpenVOD) 是一种新型的目标检测方法，它使用开放词汇的概念来识别和检测图像中的对象 OpenVOD的优势在于其开放性和可扩展性。用户可以自由地定义新的对象类别和词汇，而无需修改检测器的内部结构或参数。此外，OpenVOD还可以通过集成不同的特征提取器和分类器来提高检测性能。 二、使用感受 部署开放域目标检测模型使用总体感觉比较水，因为我随便弄图片检测很多都没检测出来，他有个提示词，输入person还不行，它需要a person才行，而且很多人都检测不出来，不仅仅这个类别，很多场景检测都很差
31010编辑于 2025-07-17- 来自专栏AI科技评论
中科院赵军：开放域事件抽取 | CCF-GAIR 2018
以下是赵军教授发表的题为「开放域事件抽取」的演讲全文，雷锋网 AI 科技评论在赵军教授的帮助下，做了不改变原意的整理与编辑： 非常感谢刘挺老师和 CCF-GAIR 2018 大会的邀请。 刚才，我主要讲解的是开放域的事件的抽取。我们先了解什么是开放域，在谈到开放域之前，来看看传统的关键抽取是什么样子的。传统的叫预定义的关系抽取。 那么为什么要研究开放域关系抽取呢？ 在这方面，国际上有两个有代表性的开放域关系提取的研究方法，一个是基于句法的方法，一个是基于知识监督的方法。 今天我大概讲了这几个事情：知识图谱很重要，事件图谱是知识图谱中很重要的类型，为了建立事件图谱，我们需要研究开放域关系抽取，开放域事件抽取等等，其实可以在这方面做出很多有意思的工作，也可以有很多的应用，是一种很有潜力的方法
1.7K40发布于 2018-07-27 - 来自专栏centosDai
多作用域dhcp-2
为用户分配网关、DNS服务器及域名；分配10.21.1.100-200,10.21.2.100-200两个地址段，并设置dhcp服务在3和5运行级别开机自启动 ([~0(F%XEBME%N$PBI_~R2F.png 问题:配置两个dhcp作用域后启动不了 解决：添加两个本网段ip地址 DPBM{~_4[5]J[C{)472$86Y.png
39520发布于 2021-05-17 - 来自专栏腾讯高校合作
Wiztalk | 刘铭 Part 2 《开放域知识图谱的构建到使用—知识图谱的核心问题》
开放域知识图谱的构建到使用 Part 2 知识图谱的核心问题 简介：知识图谱作为让人工智能更加富有“人性”的一种技术，其研究方向又有着什么样的侧重呢？
51210发布于 2021-03-09 - 来自专栏音视频咖
深入布局视频制作域产品矩阵，腾讯视频云加速能力开放
腾讯云导播台 2 随时随地在线编辑，腾讯云剪提升用户体验 在视频剪辑方面，腾讯视频云为制作方打造了腾讯云剪这一在线视频智能剪辑产品，能够将所有素材存放在云端，用户可以随时随地对视频在线编辑，处理过程安全便捷
4.8K21发布于 2019-05-31 - 来自专栏窗户
有限域(2)——理想和商环
field)的概念，并给了一些环、域的实例。 比如我们知道整数环、方阵环、有理数域、实数域等。我们知道，域是环的一个种。最后，我们讲了素域，并讲了有限素域的构造。 接着上一节所讲，我们继续。 再来看看域的理想： 对于任何一个域，因为域除了0元外，其他元在乘法上构成一个群，所以域的理想如果包含了任何一个非0元，那么必然扩充到整个域。从而，域没有平凡理想，所以也是单环。 实际上，对于任何质数p,{x|x是p的整数倍}都是整数环的一个理想，所得商环都是一个p阶素域。 我们的主题是有限域。那么，我们会想，用整数环的商环可以构造任意阶有限域吗？ {x|x=4*a+2, a是整数} * {x|x=4*a+2, a是整数} = {x|x=4*a, a是整数} 所有这个商环存在零因子，当然不是域。
2.1K20发布于 2018-08-22
腾讯云开发者
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