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EasyNLP带你实现中英文机器阅读理解

作者:施晨、黄俊 导读 机器阅读理解是自然语言处理(NLP),特别是自然语言理解(NLU)领域最重要的研究方向之一。自1977年首次被提出以来,机器阅读理解已有近50年的发展史,历经“人工规则”、“传统机器学习”、“深度学习”、“大规模预训练模型”等多个发展阶段。机器阅读理解旨在帮助人类从大量文本中,快速聚焦相关信息,降低人工信息获取成本,增加信息检索有效性。作为人工智能在自然语言理解方向上的“集大成者”,机器阅读理解任务考察了从 “词” 到 “句” 乃至 “篇章”,每一个语言粒度的理解能力,这使得在人工智能发展的每个阶段,它都是非常困难、也颇为重要的“兵家必争之地”。以SQuAD为代表的阅读理解数据集,见证了深度学习大发展时代里,各大公司刷榜创新方案的你方唱罢我登场,随后又在大规模预训练时代,成为BERT等预训练模型的评测基准。可以说近十年里,机器阅读理解极大促进与见证了自然语言处理领域的繁荣与发展。 形式化来讲,机器阅读理解任务的输入为一段篇章文本(context),与一个问句(question),通过学习模型,输出预测的答案文本(answer)。根据获取答案方式的不同,当前业界主...

实用五步法教会你指标体系的设计与加工

今天我们来和大家聊一聊一个新话题,一个对于企业业务发展十分关键的东西——指标。 指标建设是衡量企业业务效果的主要依据,本文结合自身实践经验和大家分享指标的设计与加工过程,讲述其基础概念和设计加工方法,以及设计加工过程中的注意点,希望对感兴趣的同学有所帮助。 一、指标建设的必要性 1、什么是指标 指标是客观描述某个事物某个特征的可量化的数字度量,如用户最近30天购买次数,某商品最近30天销售额等。 指标常从多个维度来描述,如某地区的新增用户数、线上线下的新增用户数,维度让指标更加具象与丰满。 2、建设背景 大数据时代数字化转型背景下,企业所需要的往往不单单是数据,而是数据背后映射的业务洞察,相比较数据我们更加关心的是其体现的业务价值以及覆盖的业务场景。 庞大的数据只有和业务相结合转化为信息,经过处理呈现才能真正体现他们的价值。 指标作为数据计算的结果,是直接反映衡量业务效果的依据,应用在企业的方方面面,如数据报表、分析平台及日常取数等。 ● 数据报表 它是直接的指标结果查看的载体,作为业务部门的人,可能每月或者每周甚至每天都要输出业务报表,不管是传统的纸质文档,线上的excel还是后来的...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。