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论文解读：Knowledge Base Relation Detection via Multi-View Matching

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原创 2022-12-22 03:30:02 173 阅读

论文解读：QANet: Combine Local Convolution with Global Self-Attention for Reading Comprehension

QANet: Combine Local Convolution with Global Self-Attention for Reading Comprehension简要信息：序号

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一种基于抽取式的中文机器阅读理解数据集CMRC2018

一种基于抽取式的中文机器阅读理解数据集CMRC2018A Span-Extraction Dataset for Chinese Machine Reading Comprehension Leaderboard地址：http://ymcui.com/cmrc2018/动机：现阶段已经有包括基于完形填空式、多项选择式的机器阅读理解数据集，本文为了加速机器阅读理解的发展，提出一种基于抽取式的机器阅

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论文解读：A Self-Training Method for Machine Reading Comprehension with Soft Evidence Extraction摘要：深度神经网络网络在机器阅读理解（MRC）任务上得以成功应用，诸多经典的方法都是基于两个部分，一个是evidence extractor（证据抽取器），另一个是answer prediction（答案预测器）

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【预训练语言模型】Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context

Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context 前记：

Transformer-XL

预训练语言模型

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论文解人

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论文解读：Graph Transformer for Graph-to-Sequence Learning 图神经网络在深度学习领域内得到十分广泛的应用，其可以对拓扑结构的数据进行表征。现阶段传统的以GNN及其相关变体在进行表征时普遍做法是将结点多跳范围内的邻居结点通过平均或加权等方式进行聚合，但这类方式存在一些不足之处，本篇文章提出的Graph Transformer模型主要解决含有关系以及在

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Transformer

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Graph

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论文解读：Improving the robustness of machine reading comprehension model with hierarchical knowledge and

论文解读：Improving the robustness of machine reading comprehension model with hierarchical knowledge and auxiliary unanswerability prediction摘要：先前深度学习方法在MRC任务上均成功应用，但他们普遍脆弱且在给定一些对抗噪声时不鲁棒。为了提升MRC，我们通过引入额外

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论文解读：Improving Machine Reading Comprehension with Contextualized Commonsense Knowledge

论文解读：Improving Machine Reading Comprehension with Contextualized Commonsense Knowledge论文下载：https://arxiv.org/pdf/2009.05831v2.pdf 本文旨在从非结构化文本中抽取常识知识，利用语境的常识知识辅助提升MRC相关工作：常识问答（Commonsense Quest

常识问答

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论文解读：Answering while Summarizing: Multi-task Learning for Multi-hop QA with Evidence Extraction （2019ACL）在文本上进行QA也别称为机器阅读理解。本文关注的是可解释的多跳QA，其需要系统能够同时返回答案以及相关依据句子。本文提出QFE模型用于对evidence进行抽取，并采用多任务学习进行训练

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论文解读：Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation &emps;本文我们提出一种prefix-tuning方法，其是一个轻量级的fine-tuning方法用于自然语言处理的生成任务。该方法可以保持预训练语言模型参数固定（frozen），而只需要在task-specific vector（称为prefix）上进行优

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论文解读：Exploring Graph-structured Passage Representation for Multi-hop Reading Comprehension with Grap

案一、动机multi-hop

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论文解读：Task Agnostic Meta-Learning for Few-shot Learning（TAML）通常的，元学习可以

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【预训练语言模型】SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans （2020ACL）陈丹琦团队的一篇改进BERT预训练任务的工作，扩展了BERT预训练语言模型：不像BERT只MASK单独的一个token，而是随机MASK掉连续的序列（ contiguous random span）；训练span bou

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tributed in PLMs to better serve down

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【预训练语言模型】RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 作者发现BERT以及提供的预训练语言模型并没有得到充分的训练，因此本文提出RoBERTa以挖掘BERT模型，并提供充分的训练。作者认为，扩增训练语料、增大预训练的迭代次数、去掉Next Sentence Prediction、在更长的序列上训练、动态Masking等策

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论文解读：SpellBERT：A Lightweight Pretrained Model for Chinese Spelling Checking简要信息：序号属性值1模型名称SpellBERT2发表位置EMNLP20213所属领域自然语言处理、中文拼写纠错4研究内容中文拼写纠错5核心内容预训练语言模型6GitHub源码https://github.com/benbijituo/Spell

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