CLUE数据集CLUE是一个中文语言理解测评基准，包括分类、命名实体识别和机器阅读理解任务。CLUE中的数据集为JSON格式。

1、写作动机：以前的事件抽取方法通常被建模为分类任务，这些任务需要大量数据，并且存在数据稀缺问题。2、用MRC解决事件抽取的优势：1）通过将EE作为MRC，我们可以利用MRC的最新进展(例如，BERT)来增强EE任务，这可能会极大地加强模型中的推理过程。2）我们可以直接利用丰富的MRC数据集来提高EE的性能，这可能会缓解数据稀缺问题(这被称为跨域数据增强)。第二个优势也为零样本EE打开了一扇门:对

——Naturali奇点机智2018机器阅读理解技术竞赛系统报告摘要：机器阅读理解任务一直是自然语言处理领域的重要问题。

Abstract本文对中国高考阅读理解的对抗鲁棒性评价进行了研究。虽然语文阅读理解任务近年来得到了广泛的关注，但以往的方法对这一具有挑战性的数据集并不有效。我们专注于探索快速工程如何影响模型的阅读理解能力。通过使用ChatGLM、GPT3.5和GPT4进行实验，我们发现提示语和LLM阅读理解能力之间存在相关性，提示语工程提高了每种模型的阅读理解能力。我们团队提交了系统评估结果，在三项指标和总分中均

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

来源:AINLPer微信公众号（每日更新...）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-03-25引言：本次整理的论文还是主要偏向于机器阅读理解的问答（MRC-QA），其中主要涉及到双向注意流

从BERT到BERT-as-service2018年9月，Google一篇BERT模型相关论文引爆全网：该自然语言模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中，连破11项NLP测试记录，两个衡量指标全面超越人类

BERT是2018年10月由GoogleAI研究院提出的一种预训练模型.BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers.BERT在机器阅读理解顶级水平测试

这里可以找到带有代码的Github存储库:https://github.com/edwardcqian/bert_QA。本文将讨论如何设置此项功能.机器（阅读）理解是NLP的领域，我们使用非结构化文本教机器理解和回答问题。https://www.coursera.org/specializations/deep-learning?ranMID=40328&ranEAID=J2RDoRlzkk&ra

BELEBELE基准:122种语言变体的并行阅读理解数据集摘要1引言2背景3BELEBELE数据集4实验5结果6讨论7结论摘要我们提出了BELEBELE，一个包含122种语言变体的多项选择机器阅读理解(

今年以来，云从科技已经在核心技术领域3次刷新世界纪录，分别在3D人体重建、机器阅读理解、跨镜追踪（Re-ID）技术上取得突破。

中国计算机学会(CCF)和中国中文信息学会(CIPS)联合举办语言与智能技术竞赛，赛题涵盖机器阅读理解、多技能对话与多形态信息抽取三个任务方向。

机器阅读理解复习机器阅读理解概述机器阅读(MRC)理解与问答系统(QA)的区别:本章内容：MRC任务分类：完形填空形式（cloze-style）选项形式片段抽取形式（spanextraction）文本生成形式

BERT：Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformerforLanguageUnderstanding谷歌AI团队发布，在机器阅读理解SQuAD1.1跑出的成绩，

原文链接：TeachingMachinestoReadandComprehend数据的构建命名实体替换例子：TheBBCwillbeclosed将BBC替换成一个entity的标志，比如e01。之后去预测这个entity是哪个。构建了CNN和DailyMail语料库：实体类，答案在原文中。不适用与训练答案推理型的问题。模型架构用两层的LSTM去编码原文和问题AttentiveReader左边对应的

NLU侧重于如何理解文本，包括文本分类、命名实体识别、指代消歧、句法分析、机器阅读理解等；NLG则侧重于理解文本后如何生成自然文本，包括自动摘要、机器翻译、问答系统、对话机器人等。

在本文中，我们将ASTE任务转换为多圈机器阅读理解（MTMRC）任务，并提出了一个双向MRC（BMRC）框架来应对这一挑战。具体来说，我们设计了三种类型的查询，

BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80.

AbstractIntroductionTheProposedDatasetEvaluationMetricsExperimentalResultsConclusionOpenChallenge参考论文：《ASpan-ExtractionDatasetforChineseMachineReadingComprehension》正文Abstract本文介绍了一个用于中文机器阅读理解的片段抽取

模型三、BERT模型解析1、论文的主要贡献2、模型架构3、关键创新3、实验结果四、BERT模型的影响五、对BERT模型的观点六、参考文献一、前言最近谷歌搞了个大新闻，公司AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试

阅读理解概述所谓的机器阅读理解（MachineReadingComprehension,MRC）就是给定一篇文章，以及基于文章的一个问题，让机器在阅读文章后对问题进行作答。

本篇博客主要基于微软亚洲研究院段楠老师的《智能问答》第七章文本问答进行整理。随着互联网的普及和搜索引擎的发展,人们可以越来越方便地从海量信息中检索到大量相关的文本。而海量的信息也催生了文本问答技术的发展,从而可以帮助人们更快速更精确地找到用户所需要的信息片段。在本节中,我们定义文本问答是从互联网或者线下收集的文本集合中,找到可以回答用户问题的文字片段作为答案的任务。目录1.文本问答整体框架2.答案

本文参考了陈丹琦博士的毕业论文《NeuralReadingComprehensionandBeyond》以及国防科技大的神经机器阅读理解综述《NeuralMachineReadingComprehension

信息抽取技术被广泛应用于知识图谱的构建、机器阅读理解、智能问答和信息检索系统中。信息抽取的三大任务不是相互独立的关系，而是相互依存

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题目：ExpMRC：机器阅读理解的可解释性评估作者：YimingCui,TingLiu,WanxiangChe,ZhigangChen,ShijinWang发布地方：arXiv面向任务：阅读理解类问答论文地址

ChineseBERT：利用字形和拼音信息加强中文预训练摘要介绍相关工作NLP中的大规模预训练模型学习字形信息模型概述输入输出预训练设置数据掩蔽策略预训练细节实验机器阅读理解(MRC)自然语言推断(NLI

深度学习解决机器阅读理解任务的研究进展:https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/52832134深度学习技术在机器阅读理解应用的研究进展:https

转载：https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/79056446本文是一篇机器阅读理解的综述文章，主要聚焦于介绍公布在SQuAD

这是一项重要的技术，可以有益于各种应用程序，例如搜索引擎、文档级机器阅读理解和聊

一、前言最近谷歌搞了个大新闻，公司AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人

之前，弄个Github项目，记录了自己整理的一些数据集，包括：中文摘要数据和中文机器阅读理解数据集。这次也将中文文本匹配（文本相似度）数据集，放到其中，Github地址:https

从BERT和GPT-2开始，自监督预训练+监督式微调的范式取得了巨大的成功，刷新了语义相似度、机器阅读理解、常识推理和文本摘要等很多NLP领域的SOTA结果。

文章目录BERT-MRC模型BERT-MRC模型的理论基础MRC机器阅读理解PointerNetwork指针网络BERT-MRC模型的细节模型的输入模型结构实验数据集结果代码地址及使用方法GitHub地址使用方法举例

论文链接：http://www.c-s-a.org.cn/html/...摘要：预训练语言模型虽然能够为每个词提供优良的上下文表示特征,但却无法显式地给出词法和句法特征,而这些特征往往是理解整体语义的基础.鉴于此,本文通过显式地引入词法和句法特征,探究其对于预训练模型阅读理解能力的影响.首先,本文选用了词性标注和命名实体识别来提供词法特征,使用依存分析来提供句法特征,将二者与预训练模型输出的上下文

论文链接：http://www.c-s-a.org.cn/html/...摘要：预训练语言模型虽然能够为每个词提供优良的上下文表示特征,但却无法显式地给出词法和句法特征,而这些特征往往是理解整体语义的基础.鉴于此,本文通过显式地引入词法和句法特征,探究其对于预训练模型阅读理解能力的影响.首先,本文选用了词性标注和命名实体识别来提供词法特征,使用依存分析来提供句法特征,将二者与预训练模型输出的上下文

AMulti-TypeMulti-SpanNetworkforReadingComprehensionthatRequiresDiscreteReasoning（Huetal.,2019）本文通过增加一个预测answerspan的数目的分类子任务，结合non-maximumsuppression(NMS)算法，得到置信度最高且互不重叠的个answerspan。这是一个多类型、多跨度的阅读理解网络，

自然语言是人工智能正在攻克的一大难关，而微软的研究者最近发布了一种统一的预训练语言模型UniLM，微软表示，该模型在机器阅读理解方面已经超越了人类水平。

研究方向为自然语言理解论文链接：http://arxiv.org/abs/2204.00996代码地址：https://github.com/wulinjuan/SSDM_MRC摘要多语言预训练模型在机器阅读理解

近日，阿里云机器学习平台PAI与华东师范大学高明教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2022上发表基于Prompt-Tuning的小样本机器阅读理解算法KECP（KnowledgeEnhancedContrastivePrompt-tuning

近日，阿里云机器学习平台PAI与华东师范大学高明教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2022上发表基于Prompt-Tuning的小样本机器阅读理解算法KECP（KnowledgeEnhancedContrastivePrompt-tuning

作者|EdwardQian编译|VK来源|TowardsDataScience这里可以找到带有代码的Github存储库:https://github.com/edwardcqian/bert_QA。本文将讨论如何设置此项功能.机器（阅读）理解是NLP的领域，我们使用非结构化文本教机器理解和回答问题。https://www.coursera.org/specializations/deep-lear

机器阅读理解（MachineReadingComprehension,MRC）是让机器具有阅读并理解文章的能力。

作者：王嘉宁、汪诚愚、邱明辉、石秋慧、王洪彬、黄俊、高明近日，阿里云机器学习平台PAI与华东师范大学高明教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2022上发表基于Prompt-Tuning的小样本机器阅读理解算法

大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个机器阅读理解的项目，利用ERNIE的预训练模型进行微调训练，添加自己的数据集进行训练，训练好就可以利用功能进行阅读式信息抽取啦，也可以问机器一些简单的问题进行抽取

本文目录概念引入机器阅读理解的简要介绍论文研究背景相关数据集的时间脉络问答系统的分类研究成果实验结果概念引入有关中文实体命名识别逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax

【自然语言处理（NLP）】基于预训练模型的机器阅读理解作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会

BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部

本文参与了SegmentFault思否征文「百度搜索技术创新挑战赛」，欢迎正在阅读的你也加入一、搜索问答赛题背景近年来，随着机器阅读理解与深度预训练模型等相关技术的发展，抽取式智能问答系统的性能取得了非常明显的提升

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