Paraphrase-Driven Learning for Open Question Answering阅读笔记

最新推荐文章于 2025-03-19 17:12:15 发布
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分类专栏： 信息抽取与问答系统
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参考文献
Fader A, Zettlemoyer L, Etzioni O. Paraphrase-Driven Learning for Open Question Answering[C]// Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2013:1608-1618.
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【论文笔记】Question Answering with Subgraph Embeddings
Lawe的博客
11-01 2672
该文章发于EMNLP 2014，作者提出了一个基于Freebase，根据问题中的主题词在知识库中确定候选答案，构建出一个模型来学习问题和候选答案的representation，然后通过这些representation来计算问题和候选答案的相关度来选出正确答案，在不适用词表、规则、句法和依存树解析等条件下，超越了当时最好的结果。
请查收！顶会AAAI 2020录用论文之自然语言处理篇
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02-23 1万+
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Learning to Paraphrase for Question Answering 论文笔记
fly_boss的博客
09-05 737
一个问题通常有多种表达方式，本文试图通过多种表达提高正确率。 给定一个问题，本文首先产生很多种释义，然后对这些释义评分，然后用释义和原始问题去寻找答案，对答案进行评分。 完整的过程如下： 对问题q，答案a的评分： 2.1部分介绍了用三种已有的方法生成候选的释义（Paraphrase） 2.2介绍了对释义和问题q的相似度计算公式 2.3介绍了QA模块，如何计算...
Improved Representation Learning for Question Answer Matching
和而不流
04-11 1334
Improved Representation Learning for Question Answer Matching 1 引言： Passage-level答案选择是典型问答（QA）系统中的重要组成部分之一。 它需要有效的表示来捕捉问题和答案之间复杂的语义关系。其中： 答案文本选择步骤也被称为文本评分（passage scoring）。 问题 Medicare是否覆盖我...
理解 paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 模型
daxiashangxian的博客
03-19 1457
自然语言处理（NLP）领域中，高质量的句子嵌入模型扮演着至关重要的角色，它们能够将复杂语言概念转化为易于机器处理的向量形式。它是sentence-transformers库中的一员，擅长于多语言环境下的句子相似性检测和文本分析。
Open Question Answering with Weakly Supervised Embedding Models
modige_hm的博客
09-25 346
基于弱监督嵌入模型的开放式问答 任务：将问句与三元组分别嵌入向量空间，之后计算其相似度并根据相似度决定那个三元组最可能是这个问句的答案 输入输出 输入：问句 三元组集合（q,t） 输出：相似性打分（回归问题），相似性最高的三元组作为问句答案 公式介绍 准备数据集 数据集的形式为（q,t），即问句与三元组成对出现 训练模型需要正例和负例，由于训练样本中的问句都是根据三元组生成的，所以样本只有正例 为了解决这一问题，需要将（q，t）对打乱，方法为从三元组集合中随机选择一个三元组，把相应位置的实体和关系
Open Question Answering with WeaklySupervised Embedding Models阅读笔记
长弓smile的博客
05-24 863
参考文献： Bordes A, Weston J, Usunier N. Open Question Answering with Weakly Supervised Embedding Models[J]. 2014, 8724:165-180.
揭开知识库问答KB-QA的面纱1·简介篇
omnispace的博客
05-10 7022
内容速览什么是知识库（knowledge base, KB）什么是知识库问答（knowledge base question answering, KB-QA）知识库问答的主流方法知识库问答的数据集什么是知识库“奥巴马出生在火奴鲁鲁。”“姚明是中国人。”“谢霆锋的爸爸是谢贤。”这些就是一条条知识，而把大量的知识汇聚起来就成为了知识库。我们可以在wiki百科，百度百科等百科全书查阅到大量的知识。然而...
复述（paraphrases)
z_l_l_m的专栏
06-19 1969
总结了一些海量数据课程所学的东西。 一．复述的定义：同一个意思的不同表达 二．复述的分类 按照粒度可以分为Surface Paraphrases和Structural paraphrases. Surface Paraphrases 有词汇，短语，句子，论述四个级别。Structural paraphrases有模式和搭配两个级别。按照复述的风格可以分为细小变化，短语替换，短语重排序，句子
Question Answering over Freebase via Attentive RNN with Similarity Matrix based论文解读
KanShiMeKan的专栏
05-28 3963
1、数据准备 SimpleQuestions数据集 包含108,442 个人工提出的简单问题，提取自freebase。其中70%为训练集（75910），10%为校验集（10845），剩余20%为测试集。 文件名：annotated_fb_data_{train, valid, test}.txt。 每个文件中的每一行格式如下：Subject-entity [tab] relationsh...
如何改写（paraphrase）英文句子？
weiqs的博客
02-19 1万+
改写（paraphrase）是指：   “运用与原句不同的词汇、句式，重新写一个相同含义的句子。”   它是一项很重要的语言技能，因此在多项英语考试（IELTS、TOEFL）的口、写科目中，皆为重要得分点。   看一个例子： ① You should learn paraphrasing, for it is very important. ② Paraphrasing is ex...
文本匹配：语义相关性
一梦南柯
08-19 1万+
语义相关性，比如搜索，查询词和文档如果关键字不一样，但两者是多词一义，则模型不理解语义，做语义上的匹配解决不了问题。在推荐中，商品可以由一个向量来刻画，用户也可以由一系列交互过的商品来表达，两者之间做一些语义上的匹配，能推荐出一些有新意的商品，增加推荐多样性。而传统的方法比如CF，CB等，无法学习得到这种用户和商品的相对间接的联系。 适用场景：阅读理解，QA，搜索，语义蕴含，推荐，广告等。  ...
R-VQA: Learning Visual Relation Facts with Semantic Attention for Visual Question Answering
Monster_ixx的博客
06-01 1824
摘要： 最近，视觉问答（VQA）已经成为多模式学习中最重要的任务之一，因为它需要理解视觉和文本模式。现有方法主要依靠提取图像和问题特征来通过多模态融合或注意机制来学习它们的联合特征嵌入。最近的一些研究利用外部VQA独立模型来检测图像中的候选实体或属性，其作为与VQA任务互补的语义知识。但是，这些候选实体或属性可能与VQA任务无关，并且语义容量有限。为了更好地利用图像中的语义知识，我们提出了一种新的...
基于知识图谱的问答系统(四):向量建模篇
juranyaoyingwen的博客
05-03 2701
首先根据问题中的主题词在知识库中确定候选答案。 把问题和候选答案都映射到一个低维空间，得到它们的分布式表达（Distributed Embedding）， 通过训练数据对该分布式表达进行训练，使得问题向量和它对应的正确答案向量在低维空间的关联得分（通常以点乘为形式）尽量高。 当模型训练完成后，则可根据候选答案的向量表达和问题表达的得分进行筛选，找出得分最高的作为最终答案。 关键问题 ...
More Accurate Question Answering on Freebase阅读笔记
长弓smile的博客
05-23 789
参考文献： Bast H, Haussmann E. More Accurate Question Answering on Freebase[C]// ACM International on Conference on Information and Knowledge Management. ACM, 2015:1431-1440. 这篇论文实现了一个端对端的系统，能实现多关系问句的问答...
[NLP]论文笔记Paraphrasing With Bilingual Parallel Corpora 双语平行语料库释义
idevede的博客
04-26 9984
在复述模型的研究方面 ,Bannard 和 Callison 2 Burch基于双语平行语料提出了一种复述模型 [10] , 该模型利用外文翻译作为“枢轴”来计算短语 e 2 是 e 1 的复述的概率 P( e 2 | e 1 ) . 具体地 , 设 f 是 e 2 和 e 1 共有的外文翻译 , 则该模型通过计算 P(f | e 1 ) 和 P( e 2 |f)的乘积来得到 P( e 2 | e...
机器阅读理解打破人类记录，解读阿里iDST SLQA 技术
机器之心
01-15 3450
几乎在同一时间，微软和阿里巴巴的机器阅读理解系统在最新的 SQuAD 数据集测评结果中取得了并列第一的成绩。这是历史上第一次，机器阅读理解的精准匹配分数超越了人类的评测结果。 这两天 NLP 圈炸锅了，焦点围绕着微软阿里到底是谁先打破了机器阅读理解的人类记录。 事情是这
Open-Domain Question Answering相关部分论文阅读摘要
Bruce_Ch_cloud的博客
05-24 1065
主要内容Open-Domain Question Answering相关部分论文阅读摘要DrQA（Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions）改进的TF-IDF关键词提取方法Denoising Distantly Supervised Open-Domain Question AnsweringDocument Gated Reader for Open-Domain Question AnsweringReinforced Ranker-Reader
paraphrase-MiniLM-L6-v2介绍
最新发布
03-24
### paraphrase-MiniLM-L6-v2 模型概述 paraphrase-MiniLM-L6-v2 是一种基于 MiniLM 架构的句子嵌入模型，属于 Sentence Transformers (SBERT) 家族的一部分[^1]。此模型通过训练获得了高效的文本表示能力，在资源受限的情况下表现出色。 #### 主要特点 - **轻量化设计**：相比其他复杂的 Transformer 模型，paraphrase-MiniLM-L6-v2 的参数更少，计算成本更低，非常适合部署在资源有限的环境中。 - **高性能表现**：尽管其规模较小，但在许多自然语言处理任务中仍能保持较高的准确性，特别是在语义相似度评估、聚类以及语义搜索方面具有显著优势。 - **跨平台支持**：作为 sentence-transformers 库的一部分，该模型可以轻松集成到各种 NLP 工具链中，并兼容主流框架如 PyTorch 和 TensorFlow。 #### 使用方法 为了使用 paraphrase-MiniLM-L6-v2 模型，可以通过 Hugging Face 提供的 `transformers` 或者专门针对句向量提取的 `sentence-transformers` Python 库加载预训练权重文件。以下是具体实现方式： ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util # 加载模型 model = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2') # 输入待编码的句子列表 sentences = ['这是一个测试句子', '这是另一个用于比较的句子'] # 获取句子对应的向量表示 embeddings = model.encode(sentences) print("Embedding shape:", embeddings.shape) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `SentenceTransformer` 类实例化指定名称的模型对象，并调用 `.encode()` 方法完成批量数据转换操作。 值得注意的是，虽然 paraphrase-MiniLM-L6-v2 非常高效，但对于某些复杂应用场景可能需要考虑更大尺寸或者多语言版本比如 paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 来满足更高精度需求[^3]。 ---
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