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Un pasaje de comprensión de lectura GRE muy confuso. Mencioné mi línea de razonamiento. Por favor ayúdenme con mi error de razonamiento [cerrado]
Reading Comprehension Passages With Questions And Answers
Parece que esta pregunta sobre el idioma y el uso no está dentro del alcance definido en el Centro de ayuda.
Class 8 English Grammar Chapter 17 Comprehension (unseen Passage)
En sus propias palabras: La teoría del colapso gravitacional rápido fue desacreditada por las observaciones durante el estudio de los cráteres lunares. El estudio mostró que los cráteres se formaron por objetos de impacto (probablemente planetas) que abundaban hace 4.500 millones de años, pero desde entonces su número ha disminuido. Sin embargo, esta observación fue apoyada por la teoría de acreción de Schmitt: el polvo cósmico se fusionó gradualmente en cúmulos más grandes y eventualmente en planetas. Como resultado, el número de colisiones entre planetas aumentó en términos de volumen y su número disminuyó.
Respuesta: Las palabras rápido y gradual confirman que el tiempo necesario para la formación de planetas contradice ambas teorías. A es correcto. de acuerdo
B: La primera hipótesis no puede probar la razón del impacto de los cráteres en la Luna, porque todo sucedió de repente. “Esta opinión está en disputa” en la línea 3 lo confirma. Pero la teoría de Schmidt fue “resucitada” por esta observación: supone que las dos teorías están en desacuerdo al explicar las causas de los cráteres de impacto. Entonces, según mi forma de pensar, la opción B debería ser correcta, pero no lo es. ¿¿Cómo estás?? La explicación dada en el manual GRE es vaga e incompleta.
Esto es muy bueno. Schmitt estaría de acuerdo en que la primera teoría tiene una nube de polvo o polvo cósmico como material básico. Esto no es verdad.
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. Influencia de los planetas. El factor principal en las observaciones de la década de 1960 que desafió la vieja teoría no fue la evidencia de los cráteres, sino su momento, algo que ni Schmidt ni sus oponentes sabían cuando sus teorías avanzaron.
Estos cráteres se formaron por el impacto de objetos masivos hace unos 4.500 millones de años.
(a): La observación en sí no nos dice cómo se formaron los planetas rocosos. Solo describe cómo cambió la abundancia del material que formó los cráteres, alcanzando su punto máximo hace 4.500 millones de años y luego disminuyendo rápidamente. No se menciona la creación del planeta.
(B): Sí, este aspecto es parte de la observación, pero es la parte que todos conocían antes. La observación se centra en cómo la caída repentina de la abundancia de material provocó los cráteres hace 4.500 millones de años.
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(c): Es falso por la misma razón que (a) es falso. Es cierto que la gente solía hacer eso.
Sin embargo, con el monitoreo, esto también puede ser consistente con, p. Una disminución constante en el número de planetas a lo largo de los siglos. Pero las observaciones muestran que esta disminución no fue permanente: sucedió muy rápidamente, hace unos 4.500 millones de años. Esta naturaleza rápida del declive es el punto central.
(D): Esto es simplemente una expresión de la observación, excepto que se omite el momento exacto en el que se produjo la rápida disminución.
Las preguntas sobre el cuándo y el qué de la observación directa giran en torno a lo que luego emerge de la comparación de teorías. Aquí está mi opinión. (Destacaré los pasajes que creo que responden directamente a sus preguntas).
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A) Como dices, Schmidt no está de acuerdo con el tiempo que tardan en formarse los planetas. Otro científico creía en un colapso gravitacional rápido, mientras que su teoría hablaba de una acumulación gradual de materia planetaria. Así que esta respuesta es correcta.
B) No hay evidencia de que Schmitt tuviera alguna teoría sobre los cráteres lunares o que supiera de ellos. Entonces esta respuesta es incorrecta.
C) El polvo cósmico es el elemento central de la teoría de la acreción de Schmidt, por lo que no contradice su importancia. Entonces esta respuesta también es incorrecta.
El estudio de los cráteres en la Luna mostró que estos cráteres se formaron como resultado del impacto de objetos que eran numerosos hace 4,5 millones de años, pero pronto su número disminuyó rápidamente.
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B) Esta tampoco es una observación precisa, porque más tarde se revivió la teoría de Schmidt y los objetos se llamaron planetas. Error
E) Falso. Nuevamente, la apariencia de la Luna no dice nada directamente sobre los planetas (esto se puede concluir comparándolo con la teoría reconstruida de Schmidt).
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La comprensión lectora es una de las habilidades humanas básicas que se debe aprender regularmente desde la escuela primaria. ¿Todavía recuerdas cómo es la hoja de trabajo de tu curso de lectura? Suele consistir en un artículo y algunas preguntas sobre su contenido. Para responder a estas preguntas, primero debe recopilar información del artículo recopilando oraciones que se relacionen con la respuesta. A veces puedes copiar estas oraciones originales directamente del artículo en la respuesta final. Esta es una simple “pregunta intuitiva” que a todos los estudiantes les encanta. Desafortunadamente (para los estudiantes), a menudo tienes que resumir, confirmar, inferir, modificar y finalmente escribir una respuesta con tus propias palabras. Es especialmente difícil sacar conclusiones sobre la intención del autor. En la escuela secundaria, “¿Por qué el poeta escribió tal oración?” Tales preguntas a menudo me molestaban. ¿Cómo puedo yo saber?
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Ahora, en Tencent AI Lab, dirijo un equipo que enseña a las máquinas a comprender textos y responder preguntas que hacemos en las escuelas. ¿Por qué nos interesa? Porque creo que la capacidad de comprender el texto nos lleva a una mejor investigación.
Considere su viaje a través de la investigación tradicional de palabras clave. Tienes una pregunta en la cabeza y esperas que Internet pueda responderla. Para comenzar, redacte su consulta con algunas palabras clave y escríbalas en el campo de búsqueda. El motor de búsqueda devuelve un conjunto de documentos coincidentes. Luego elige los documentos principales y los hojea rápidamente porque la respuesta a la pregunta a menudo está oculta en algún lugar de esos documentos. Finalmente, casará varias ideas de diferentes textos y llegará a una conclusión sobre la respuesta. Tenga en cuenta que en este viaje, el motor de búsqueda solo lo ayudará a filtrar documentos irrelevantes y superar las difíciles tareas de lectura, comprensión y resumen. Aunque la función de “resaltar” de algunos motores de búsqueda le permite encontrar rápidamente partes relacionadas (estas son diferentes a las preguntas que no están relacionadas con una posible respuesta), siempre hay que identificarlas y hacer suposiciones. En otras palabras, Internet fuerte
Tener un motor de búsqueda con capacidades de comprensión de lectura puede hacer que la experiencia del usuario sea más fluida y eficiente, ya que todas las tareas que requieren mucho tiempo, como buscar, clasificar y clasificar, se dejan en manos de las computadoras. Para los usuarios impacientes que no tienen tiempo para leer detenidamente el texto, este sistema puede ser muy útil. Para los desarrolladores de aprendizaje automático, dicho sistema es difícil. Un algoritmo que proporcione documentos que permitan realizar búsquedas no es suficiente. El algoritmo también debe ser capaz de seguir la organización del documento, hacer inferencias del párrafo sobre su contenido y responder las preguntas que responde el párrafo.
En este artículo, describo cómo implementar un sistema de comprensión de lectura desde cero usando Tensorflow. Este artículo es la primera parte de mi serie planificada de comprensión de lectura. Esta primera parte sirve como guía de comprensión lectora automática. Definiré el problema, proporcionaré una estructura de red neuronal general para la tarea y haré todo lo posible para ayudarlo a comprender el problema. En la segunda parte (aún no publicada), analizaré las estructuras de red más complejas y los detalles técnicos necesarios para construir un sistema de comprensión de lectura de nivel de producción.
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Para una consulta $q in mathcal$, podemos comenzar suponiendo que el motor de búsqueda ya nos proporciona un conjunto de piezas coincidentes $P=\}$ (por ejemplo, utilizando la coincidencia simbólica). Cada transición $p_i$ consta de varias oraciones, como se muestra en la hoja de trabajo de “ubicación absoluta” anterior. La respuesta a $q$ no debe ser un fragmento o una oración completa. Puede contener una sola oración o una secuencia de varias oraciones o párrafos. Sin perder generalidad, definimos los dos últimos números $s y ein [0, L)$ para representar el inicio y el final de la reacción, respectivamente. Aquí, $L$ representa el número total de tokens en el conjunto de transición dado. De hecho, la escala adecuada de la respuesta requiere $e > s$.
Como era de esperar, elegí una red neuronal profunda para modelar $f$ porque $f$ necesita suficiente complejidad para capturar correlaciones semánticas profundas entre párrafos y preguntas. Abriré el resto de este artículo para responder a las preguntas anteriores.
La siguiente figura muestra una descripción general de la red de comprensión lectora. Esta red tiene cinco capas de abajo hacia arriba: capa de integración, capa de cifrado, capa de coincidencia y capa de agregación.
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