【开源】2018中文机器阅读理解竞赛第四名代码开源-低调大师

【开源】2018中文机器阅读理解竞赛第四名代码开源

2018-08-08 539

模型架构

针对一个问题，文档集里有多答案的情况非常普遍，我们认为‘一边提高某个答案作为答案的概率，另一边又降低其它答案作为答案的概率’是不合理的。

因此我们的模型采用先从每篇文章中独立抽取候选答案，再从候选答案集中抽取最佳答案的结构，以解决多答案致使神经网络难以学习的问题。架构的具体实现中，我们通过BiDAF+ Passage Self-Matching从单篇文章中抽取答案，构成候选答案集，再使用em和xgboost决策树从候选答案集中抽取最佳答案。

即模型分为以下两部分：
候选答案抽取层——BiDAF+Passage Self-Matching
答案选择层——em算法、xgboost

数据下载

数据移步比赛官网的数据下载页面，来自百度知道和搜索的真实场景数据集共包含30万问题，其中包括27万的训练集，1万开发集和2万测试集，分为4个部分供参赛用户下载。Em算法部分包含了百度知道集的tfidf模型文件，只需下载百度知道的数据文件便可用java运行，暂未做python实现。它在整个模型（Bidaf抽取答案、xgboost决策答案）作为特征扩充，交互答案之间的信息。

算法效果

原文发布时间为：2018-08-08
本文作者：huaiwen
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一文读懂如何用深度学习实现网络安全

简介我们看到的大多数深度学习应用程序通常面向市场、销售、金融等领域，但在使用深度学习来保护这些领域的产品和业务、避免恶意软件和黑客攻击方面，则鲜有文章或资源。像谷歌、脸谱、微软和SalesForce这样的大型科技公司已经将深度学习嵌入他们的产品之中，但网络安全行业仍在迎头赶上。这是一个具有挑战性的领域，需要我们全力关注。本文中，我们简要介绍深度学习（Deep Learning，DL）以及它支持的一些现有信息安全（此处称为InfoSec）应用。然后，我们深入研究匿名TOR流量检测这个有趣的问题，并提出一个基于深度学习的TOR流量检测方案。本文的目标读者是已经从事机器学习项目的数据科学专业人员。本文内容假设您具备机器学习的基础知识，而且当前是深度学习和其应用案例的初学者或探索者。为了能够充分理解本文，强烈推荐预读以下两篇文章：《使用数

2018-08-09

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最近利用Asp.Net Core 的MiddleWare思想对公司的古老代码进行重构，在这里把我的设计思路分享出来，希望对大家处理复杂的流程业务能有所帮助。背景一个流程初始化接口，接口中根据传入的流程类型，需要做一些不同的工作。 1.有的工作是不管什么类型的流程都要做的（共有），有的工作是某一流程特有的。 2.各个处理任务基本不存在嵌套关系，所以代码基本是流水账式的。 3.流程的种类较多，代码中if或者switch判断占了很大的篇幅。 4.这些处理工作大致可分为三大类，前期准备工作（参数的校验等），处理中的工作（更新数据库，插入数据等），扫尾工作（日志记录，通知等） Asp.Net Core中的MiddleWare 注意第二条，流水账式的代码，这让我想到《管道模型》，而Asp.Net Core的MiddleWare正是放在这个管道中的。看下图：有middleware1,middleware2,middleware3这三个中间件放在一个中间件的集合（PipeLine，管道）中并有序排列，Request请求1从流向2载流向3，随之产生的Response从底层依此流出。这个Requ...

2018-08-09

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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