- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏我还不懂对话
【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。 在DPR基础上， RAG通过利用DPRetriever+BART来做问答，它能够用到预训练的语言模型（BART）和非参数memory（检索知识的dense vector）来生成。 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。
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 】订阅号后台回复关键词 【0127】 下载论文PDF~ “现代”开放域问答 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。 Open-domain question answering (QA) QA可以分为Close-domain QA和Open-domain QA，前者一般限制在某个特定领域，有一个给定的该领域的知识库，比如医院里的问答机器人 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。
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。 开源代码 Facebook已经把DrQA问答系统的PyTorch实现公布在GitHub上。 另外，Facebook还提供了预训练的模型，以及维基百科问答数据。这部分内容大小为7.5GB，解压之后约为25GB大小。
1.2K70发布于 2018-03-28 SRE-面试问答模拟-开放问答话题
6. 工作中的技术方向近期研究的技术方向可能包括云原生、容器编排、自动化工具（如Ansible、Terraform）和可观测性工具链（如Prometheus、Grafana、Loki）。7.
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。
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。 OpenIE6:开放域信息的迭代网格标记抽取以及并列短语分析 (OpenIE6: Iterative Grid Labeling and Coordination Analysis for Open Information 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xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
Tomcat 6 —— Realm域管理
什么是Realm 首先说一下什么是Realm，可以把它理解成“域”，也可以理解成“组”，因为它类似 类Unix系统 中组的概念。 Realm域提供了一种用户密码与web应用的映射关系。 具有某一角色，就可以访问该角色对应的应用，从而达到一种域的效果。 信息存储于XML文档中 conf/tomcat-users.xml 5 MemoryRealm 用户信息存储于内存的集合中，对象集合的数据来源于xml文档 conf/tomcat-users.xml 6 3 在应用的web.xml中配置其访问角色以及安全限制的内容 关于Realm域的使用，一般都是用来管理一些安全性要求很高的应用，最常见的就是manager应用。
1.1K60发布于 2018-01-17 - 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3D视觉从入门到精通
3D视觉技术的6个问答
今从中挑选六个3D视觉技术的问答，但愿也能让更多小伙伴受益，一起学习，多多交流，更进一步～ 六个问答 问答1： 我们一般用的镜头是定焦镜头，那么我们在镜头上调焦，让模糊的的图像变清晰，这是什么过程？ 以上回答不知道能不能帮助到你理解问题，欢迎再继续交流～ 问答2： 棋盘格和圆形标定板，哪个标定精度高？ （6-Dof pose estimation）有哪些主流方法？ “BOP: Benchmark for 6D Object Pose Estimation”中：对各种方法进行了估计还有测试。 问答6： 请问一下目前国内外有哪些处理点云数据的软件？ 关于点云的处理软件，此处我推荐三款，你可以择优选用：1、cloudCompare; 2、Meshlab; 3. Geometric。
72010发布于 2020-12-11 - 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。 {1}{L}\sum_l(1-D(x^{in},x^l)) \quad(1) 表1 定量实验 定性分析 对比的方法加入了商业产品PikaLabs 和 Gen-2 （Nov. 1st, 2023） 图6
1K20编辑于 2024-05-11 - 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 - 来自专栏往期博文
【OpenCV】Chapter6.频率域图像滤波
逆傅里叶变换 imgRebuild = cv2.magnitude(imgIdft[:, :, 0], imgIdft[:, :, 1]) # 重建图像 plt.figure(figsize=(9, 6) 频率域高斯低通滤波器 频率域高斯低通滤波器是一个掩模蒙板： D_0 = \sigma 是截止频率， \sigma 越小，高斯函数越狭窄，滤除的高频成分（图像细节）越多，图像越模糊。 minValue, maxValue, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(dftAmp) # 找到傅里叶谱最大值的位置 plt.figure(figsize=(9, 6) 2): dftLPfilter[:rPadded, :cPadded, j] = dftImage[:rPadded, :cPadded, j] * lpFilter # (6) 下面的示例程序将空间域拉普拉斯算子锐化和频率域拉普拉斯算子进行比较 """ 频率域图像锐化 """ import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy
2K30编辑于 2022-09-26 - 来自专栏前端杂谈
es6之块级作用域
块级作用域 在es6(es2015)之前, 也就是es5中,作用域只有两种: 1. 全局作用域 2. 函数作用域 正因为只有这两种作用域, 所以存在 "变量提升" 现象, 即变量可以在声明之前使用,值为undefind.如下 console.log(tem);//输出undefined var tem = 6; 上面代码中，变量 tem 会发生变量提升，即脚本开始运行时，变量foo已经存在了，但是没有值，所以会输出undefined。 在es6中新增了块级作用域,新增的块级作用域通过 let 和 const 属性来体现: console.log(tem);//输出undefined let tem = 6; 下面介绍一下 let 和 2.不存在变量提升 3.存在暂时性死区 if (true) { n = 'abc'; // ReferenceError let n; } ES6明确规定，如果区块中存在let和const命令
782110发布于 2018-05-16 - 来自专栏博客迁移同步
记录ES6作用域的坑
// 能正确执行吗 { function a(){} } console.log(a); { function a(){} } 其实上面的代码是这么执行的 // var a;作用域里面的函数 a在块作用域外面是var a { // a = function(){} // 在作用域里面赋值为function function a(){} } // 函数a在块级作用域里面定义，在上面访问不了 但是在块级作用域后面可以使用。 证明了a是var而不是let 所以上面的代码第一个a()报错，而console.log(a)是undefined，因为作用域的上面只是var a，作用域里面才赋值为function var a = 10 90; } console.log(a); 不同浏览器显示结果不同，chrome、firefox是30，safari是90 别纠结了，以后都用let，不用var就好了， 这个问题不管怎么解释都能举一反6来说明解释的错误
17810编辑于 2023-05-06 - 来自专栏前端桃园
ES6之块级作用域
作用域 作用域指变量所作用的范围，在 Javascript 中有两种作用域： 全局作用域 函数作用域 变量提升 变量提升（Hoisting）被认为是， Javascript 中执行上下文 （特别是创建和执行阶段 具体表现就是所有通过 var 声明的变量会提升到当前作用域的最前面。 所以在 ES6 中规定了 let 和 const 来支持块级作用域。但是，是不是真的提升就不存在了呢，可以看下面暂时性死区这部分。 ，所以就算使用相同的标识符也不会覆盖外部作用域的变量, 而 var 是会覆盖外部作用域的变量的。 { var bar = 2; } console.log(bar); } foo(); // 1 zoo(); // 2 最佳实践 在 ES6
82040发布于 2018-06-27 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 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【JavaScript】作用域 ② ( JavaScript 块级作用域 | ES6 之前 等同于 全局局部作用域 | ES6 使用 let const 声明变量 常量 有 块级作用域 )
一、JavaScript 块级作用域 1、块级作用域 - ES6 之前 等同于 全局作用域 在 JavaScript 中 , 块级作用域 指的是 在一对大括号 {} 内 声明的变量 只在这对大括号内部可见 ; 在 ES6 之前 JavaScript 只有 全局作用域 和 局部作用域 概念 , 没有 块级作用域 概念 , 此时 块级作用域 相当于 全局作用域 或 局部作用域 , 具体 取决于 {} 是在哪个作用域中 , 则 在 if 代码块中 使用 var 声明变量 , 具有 全局作用域 ; 2、块级作用域 - ES6 使用 let / const 声明变量 / 常量 ES6 引入了 let 和 const 关键字 // ES6 之前没有 块级作用域 // 此时 块级作用域 = 全局作用域 if (true) { var num = 888 之后的块级作用域 ES6 引入了 let 和 const 关键字 , 这两个关键字声明的变量具有块级作用域 ; 在下面的代码中 , 变量 num2 是在 if 语句的 块级作用域 中声明 , 因此它只在
90310编辑于 2024-04-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号