搜狗开源业内最全「阅读理解工具集合」，助力研发人员快速构建高效模型-低调大师

搜狗开源业内最全「阅读理解工具集合」，助力研发人员快速构建高效模型

2019-05-28 602

机器阅读理解是当前智能问答领域中的热门研究问题，它的目标是根据给定的问题和文章（段落），在文章（段落）中抽取或改写文字片段作为问题的答案。举例来说，当前多数的搜索引擎，当用户输入的搜索关键字是一个问题时，就会尝试从搜索结果的网页中寻找答案并以最高优先级呈现给用户。例如搜索“搜狗的吉祥物是什么”，搜索引擎就会反馈如下：

这其中所利用到的技术便是“机器阅读理解”。

近年来，由于神经网络的复兴和大规模数据集的可访问，阅读理解的研究取得了很大的进展，相继涌现出许多优秀的机器阅读理解模型。例如，在SQuAD 1.0的排行榜中就已经有80多个提交的模型，其中有相当一部分模型的性能已经超越了人类的表现。

这里存在一个问题。作为一个研究人员或开发者，为了比较这些模型的优缺点并加以利用，重现这些模型是非常必要的。但在已有的模型中，很多

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教程 |【阿里云.人脸识别】人脸比对调用

在之前的几章中，我们分别介绍了：获取accesskey ID和Secret的方法人脸检测定位的介绍及操作人脸属性识别的介绍及操作本章主要讲解阿里云.人脸识别的人脸比对调用。基本页面展示和人脸识别之前的博文展示说明一致，人脸比对、人脸检测定位、人脸属性识别同在一处控制台内，整体页面十分的干净清爽。 API调用说明详见下图。不同参数的返回结果可参考以下具体示例。当输出结果错误时，可以对照错误码表进行自查，自查不出原因可提交工单或提问售后群解决。 API调试接口调用进入控制台后，点击“API调试”，选好接口名称“人脸比对调用”。输入body，再输入Access Key ID和Secret（不明白的小伙伴点击了解），点击调试即可。数据智能AI体验季火热进行中！5.15-6.15期间，如果您属于首次使用AI体验季中的活动产品，所选产品即可免费试

2019-05-28

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本篇开始，就进入到了asr当前的流行做法。这里单独提到了CTC算法。这个算法对当前asr使用deep learning的方法有重大影响。总体感觉，写到本篇，工作量反而变得很小。因为进入deep learning时代后，神经网络模型基本都是那么几种，已经不再需要挨个详细介绍。而且看图就能理解的很明白。所以本篇后半部分基本就是贴图了。。:D 一、CTC 在CTC之前，训练语料要配合上一篇中提到的方法，需要人工把音频中每个时间段对应的是哪个音素的信息标注清楚。这个工作量和对人及金钱的需求是巨大的。基本都是百万级别手笔。有个CTC之后，给定一个音频，就只要告诉这个音频说的是什么文本就好了。省掉了对齐的那一步。由此，其重要性可自行判断。关于CTC，感觉与其这里坑坑洼洼的介绍，不如直接参考这篇知乎的文章——https://z

2019-05-30

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