LOL比赛竞猜投注:机器阅读理解首次超越人类!云从科技创自然语言处理新纪录

本文摘要:继国际象棋、国际象棋、游戏等领域之后,人工智能在深度读者解读上第一次突破了人类。

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继国际象棋、国际象棋、游戏等领域之后,人工智能在深度读者解读上第一次突破了人类。2019年3月8日,中国人工智能“国家队”从云理工大学和上海交通大学率先宣布其在NLP神经语言程序设计方面取得重大突破RACE,并在《英语考试精选阅读全面性数据集》中登顶,成为全球首个拥有尽可能多的人的模型。有评论指出,这不会是人类语言深层机器解读的开始。

本文中,从云理工和上海交通大学在原DCMN算法的基础上明确提出了全新的模型,将机器读者解读的正确率提高了4.2个百分点,在高中试题中首次打破了人类(机器的正确率为69.8%,普通人类的正确率为69.4%)。这一研究成果在应用领域与OCR/语音识别技术相匹配后,NLP将不会帮助机器更好地解读人类文字/语言,而是广泛应用于服务领域:帮助企业识别客户风险、审核内部文档合规性、从语义层面查询相关信息;在社交软件和推荐引擎软件中辅助写作稿件工作,从繁琐的手工写作工作中为人类制造和平。突破语义解释的瓶颈这一次,云在上海交通大学进行的自然语言处理(NLP)领域的科技视角和读者深度解读RACE排名中拔得头筹。

RACE是一个供读者解读的大规模数据集,来源于中学试题。它包括大约28000篇文章和近100000个问题。其形式类似于英语测试中的读者解读(选择题),相当于一篇文章。

通过读者对文章的解读,读者可以针对明确提出的问题,从四个选项中自由选择准确的答案。这个问题的确切答案不一定体现在文章中,所以不能从语义层面去理解和解读文章。通过分析文章中的线索,并根据上下文对小说进行推理,我们可以投票选择准确的答案。

与以往读者对抽取的解读相比,算法的拒绝度更高,被指出为“深度读者解读”。RACE数据集的难点在于,没有必要从文本中检索答案,因为准确的答案不一定要在文章的演讲中使用。为了准确地提问,有必要从语义层面理解和解释文章。

该解决方案如何让机器在题库(28000)中的相当数量的文章中找到准确答案?从云理工大学和上海交通大学在P、Q和A之间发起了一种特定的机制,称为双协同匹配网络(DCMN)。基于这一机制,探讨了不同P、Q、A组下的给定策略。

结果表明,使用PQ_A的给定策略,即先把P和Q连起来,再交给A,该策略取得了较好的效果。然后将模型(基于PQ_A策略)与其他未知模型和纯粹基于BERT本身的模型进行比较,得到以下结果:从RACE排行榜上的结果可以得出以下结论:从云科技和上海交大的单体模型已经打破了列表上所有的单体或系综模型;云科技和上海交大的系综模型在race-h上高于人类的成绩,本文作者来自中国人工智能“国家队”从云理工和上海交大。从云科技诞生于中国科学院,2017年3月,承担了国家“人工智能”基础工程——“人工智能基础资源公共服务平台”的建设任务。2018年10月,在全国“人工智能基础资源与公共服务平台”会议上,从云科技创始人周西明确提出了人工智能发展的五个阶段,核心技术闭环是五个阶段中最重要的基础。

从感官到理解决策的一系列技术构成了核心技术闭环:1-感官技术:人脸识别、语音识别、字符识别OCR、姿态识别、跨镜跟踪(ReID)、车辆识别等。2-理解决策:自然语言处理(NLP)、脑科学、大数据分析(风触、精准营销)等。目前,从云科技共享了国家发改委和工信部的人工智能基础平台、人工智能应用平台和人工智能核心芯片平台项目,包括智能传感技术和理解决策技术作为核心技术闭环,并创下多项保持国际领先自律核心技术的世界纪录。在此基础上,从云科技正在努力整合成本、智能、数据等资源和成果,打造人工智能开放平台和生态,进一步提升人工智能在金融、安全、交通、零售、商业等最重要行业的落地和深度融合。

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附:论文理解1。1的给定机制。以p和q之间给定的关系为例说明DCMN。

右图显示了p和Q之间的DCMN给定帧.云科技和上海交大针对自然语言处理的最新研究成果BERT分别针对p和Q中的每个令牌.基于BERT编码,可以得到的编码是包含P和Q的上下文信息的编码,而不是相同的静态编码,如上图所示,Hp和HQ;其次,通过注意力的方式,我们构造了p和q的给定值,具体来说,就是构造了q中p中每个标记的注意力,即问题感知的通道,如上图中的Mp。以这种方式获得的每个p的令牌码包括带有问题的给定信息;为了充分利用BERT带来的上下文信息和P、Q给出的信息,将P中每个Token的BERT码Hp和P中每个Token、Q给出的码Mp融合,针对Hp和Mp推出元素除乘算子。P和Q的最终融合反应是通过一个转录函数得到的,图中的反应是Spq。最后通过maxpooling算子得到Cpq和l维的向量,作为最终的损失计算。

2.除了P和A之间的给定,还可以有Q和A之间的给定,P和Q之间的给定,以及给定量不同的人群,包含不同的给定策略。测试了七种不同的给定策略,以找到更合适的给定策略:[P _ Q;p _ A;Q_A],[P _ Q;P_A],[P _ Q;Q_A],[P _ A;q _ a],[PQ _ a],[p _ QA],[pa _ q]和“pa”的反应把p和a连成一个序列,然后参加给定的。“pq”和“QA”一样。

符号“;]”响应将各种给定的结果组合在一起。【P _ Q;p _ A;Q_A]模式下的模型架构如下:测试了7种不同的策略,使用了PQ_A的给定策略,即p先与Q相连,再与A相连,这种策略无论在RACE-M、RACE-H还是RACE中都取得了较好的效果。

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