Reading Comprehension With Questions And Answers – Ya está disponible la segunda parte de la serie, donde doy un ejemplo del proceso
La comprensión lectora es una de las habilidades humanas que se debe enseñar sistemáticamente desde la escuela primaria. ¿Recuerdas cómo era tu hoja de trabajo de lectura? Suele tener texto y pocas preguntas sobre su contenido. Para responder a estas preguntas, primero debe recopilar información recopilando oraciones que coincidan con la respuesta del texto. En algunos casos, puede copiar directamente frases clave del texto como respuesta final. Esta es una pregunta “normal” y a todos los estudiantes les gusta. Afortunadamente (para los estudiantes), a menudo tiene que resumir, establecer los requisitos, proporcionar ideas, organizar la evidencia y luego escribir la respuesta con sus propias palabras. Los conceptos sobre el propósito del gobierno son complejos. En la escuela secundaria, a menudo me hacían preguntas como “¿Por qué el poeta escribió una línea como esta?” Estaba confundido. ¿Cómo puedo saber?
Reading Comprehension With Questions And Answers
Ahora, en Tencent AI Lab, dirijo un equipo que entrena máquinas para aprender a comprender textos y responder preguntas, tal como solíamos hacer en la escuela. ¿Por qué estamos emocionados? Porque creo que la capacidad de entender las escrituras nos permite buscar mejor.
Reading Comprehension Grade 2
Realice un seguimiento de su tráfico con la investigación de palabras clave. Tienes un problema mental y espero que Internet pueda resolverlo por ti. Primero, crea una consulta con una palabra clave y la escribe en el cuadro de búsqueda. El motor de búsqueda devuelve una lista de artículos relacionados. Luego, elige los artículos principales y los analiza rápidamente, porque la respuesta a la pregunta más común está oculta en algún lugar de esos artículos. Finalmente, compara múltiples opiniones de diferentes fuentes y saca conclusiones basadas en los resultados. Tenga en cuenta que en este proceso, el motor de búsqueda solo lo ayudará a filtrar el texto innecesario y dejará el arduo trabajo de leer, comprender y resumir. Aunque las “descripciones” de los motores de búsqueda lo ayudan a encontrar campos relevantes rápidamente (neb. relacionados con el problema y no con una posible solución, esto es diferente), aún necesita saber y adivinar. En otras palabras, Internet es poderoso.
Tener un motor de búsqueda inteligente puede hacer que la experiencia del usuario sea más eficiente y efectiva, porque todas las tareas que requieren mucho tiempo, como la recuperación, la predicción y el resumen, se dejan en manos de la computadora. Para los usuarios impacientes que no tienen tiempo para leer correctamente el texto, este programa puede ser muy útil. Para el aprendizaje automático, estos sistemas son complejos. Los algoritmos que devuelven documentos relacionados con el problema no están completos. Los algoritmos también deben poder seguir patrones de texto, hacer inferencias a partir de textos relacionados y responder preguntas respondidas en el texto.
En este artículo, explicaré cómo construir un sistema de solo lectura desde cero usando Tensorflow. Este artículo es la primera parte de una serie de artículos de lectura que he planeado. Esta primera parte se utiliza como herramienta de formación para la comprensión de la máquina. Explicaré el problema, daré una descripción general del entorno de red para el proceso y haré todo lo posible para ayudarlo a comprender el problema. En la segunda parte (aún no publicada), analizaré la compleja arquitectura de red y los conocimientos técnicos necesarios para construir un sistema de lectura de alta calidad.
Considerando la pregunta $qin mathcal$, comencemos asumiendo que el motor de búsqueda nos da una lista de elementos relacionados $P = \}$ (usando una ecuación proporcional, por ejemplo). Cada parte de $p_i$ tiene varias filas, como se muestra en la hoja de trabajo “completa”. Tenga en cuenta que la respuesta $q$ no puede ser un texto completo o una oración. Puede ser una serie de una oración, o una serie de varias oraciones o párrafos. Sin pérdida de generalidad, definimos los dos últimos números $s,ein [0,L)$ para representar la primera y la última posición del problema. Aquí $L$ representa el número de símbolos en el texto dado. Por supuesto, el mejor tiempo de respuesta también requiere $e>s$.
Comprehension Questions: Breaking Them Down, A Strategy For Students!
No sorprende que eligiera una red profunda, por ejemplo, $f$, porque $f$ debería ser lo suficientemente complejo como para manejar el significado profundo entre el texto y las preguntas. Abriré el resto de este artículo para responder las preguntas enumeradas.
El siguiente diagrama muestra parte de una red de lectura. De abajo hacia arriba, hay cinco capas en esta red: la capa de incrustación, la capa de detección, la capa de capas, la capa de fusión y la capa de decodificación. En la cuadrícula se ingresan signos de interrogación y las letras correspondientes. La salida de la red son dos partes que indican el punto de partida y el punto final de la solución. Tenga en cuenta que el modelo seleccionado está completamente abierto a todos los componentes. Para mayor claridad, mantendré el modelo lo más simple posible y revisaré brevemente cada sección.
Los códigos y codificadores toman una secuencia de señales y las representan como una secuencia de bits. Aquí lo implemento usando una matriz de incrustación preentrenada con ambas GRU. Descargue los ajustes preestablecidos para los ejercicios en el diagrama:
Tenga en cuenta que la matriz de configuración se inicializa solo una vez y no se entrena durante el proceso de aprendizaje. Si está trabajando con un idioma que tiene una palabra clave grande, la matriz incrustada será tan grande que casi todos los modelos de referencia provienen de la matriz. Por lo tanto, la desincrustación puede mejorar el rendimiento del entrenamiento.
Most Common Types Of Reading Comprehension Questions
Más estable y rico. Alternativamente, los parámetros y las preguntas del código de acceso se pueden dividir para reducir el tamaño de la muestra. Sin embargo, esto tiene el costo de menos capacitación.
Ahora que hemos representado preguntas y documentos en secciones, necesitamos una forma de usar las relaciones. Comprensiblemente, no todas las palabras son igualmente importantes para responder una pregunta. Por lo tanto, la lista de ciclos debe evaluarse según su relación con el problema. La siguiente imagen ilustra este concepto.
Si proviene de un entorno previo a la profundidad, entonces debería estar familiarizado con la comparación anterior. ¡Este viejo amigo es una verdadera función de las funciones utilizadas en máquinas de vectores de soporte y gaussianas! Ahora, también puedo usar el factor RBF, el polinomio factorial, para el mismo propósito. El siguiente código muestra una versión simplificada con una línea fija. Se recomienda a los lectores curiosos que lean la Sección 2.4, “Capa de flujo de atención” de este artículo para obtener información más “importante”.
Tres reflexiones sobre este proceso. Primero, dado que la longitud de las preguntas/secciones en cada sección es diferente, las calificaciones completas deben ocultarse del cálculo para obtener la proporción correcta. Como lo uso
Kindergarten Reading Comprehension Passages
Para mejorar la calidad del aspecto, la mejor manera de ocultar la almohadilla es eliminar una gran cantidad de negativos.
En la fase final, implica descifrar los documentos originales con un cifrado pesado. La combinación de la salida de la capa de cifrado anterior puede reducir la pérdida de datos causada por el cifrado anterior.
Se diferencia de la capa de cifrado solo en la última capa, es decir, la parte inferior. En consecuencia, se puede evaluar
. En segundo lugar, reunir toda la evidencia hasta el momento y preparar el informe final. Una respuesta simple sería la nutrición.
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Para ambas unidades RNN. Entonces la salida de este RNN es la salida de la capa de correlación. Este proceso es similar a la capa de cifrado descrita anteriormente. Desafortunadamente, tales métodos no son eficientes en la práctica, ya que a menudo es difícil escalar RNN en GPU. Por otro lado, estoy usando CNN aquí para obtener una dependencia a largo plazo y una correlación de alto nivel a corto plazo. Específicamente, uso (mucho)
Como respuesta más específica, aquí defino un tensor conectado en dos dimensiones $widehat}$, $widehat}$ sobre $[0, L)$, que representa la probabilidad de comenzar y terminar en cada punto i $L. $-longitud. Las partes están en secuencia. La forma más fácil de encontrar tal distribución es reducir la última parte
Ahora, con dos etiquetas $s,ein [0,L)$ y dos distribuciones pronosticadas $widehat}$, $widehat}$ sobre $[0,L)$, la pérdida de entrenamiento se puede medir fácilmente usando la cruz . . – El siguiente código de función de entropía muestra cómo procesar la devolución y calcular su pérdida en TensorFlow.
Los lectores atentos pueden haber notado que cambié el problema de adivinanza original por un tipo diferente de problema. No estoy bromeando De hecho, esta es una de las formas más populares de hacer un decodificador. Sin embargo, hay algunos problemas importantes con este método:
Read & Answer (3)
Tengamos en cuenta estas preguntas, hablaré de las respuestas en la segunda parte de la serie.
La solución es usar el producto exterior de $width}$ y $width}$. Digamos que su longitud $L$ es 2000, calcular $width}otimes width}$ le dará
Una matriz donde cada elemento representa una probabilidad de respuesta. El área de edición parece bastante grande a primera vista, desafortunadamente, si lo piensas bien, no todos los cambios en esta sección funcionan. De hecho, como veremos, el número de respuestas válidas no es inferior a 4 millones.
Esto se debe a que una solución válida debe satisfacer las condiciones $s$ y $e$. Primero, $e$ debe ser mayor que $s$, lo que filtra la parte inferior
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