基于自适应知识选择的机器阅读理解

目前针对知识增强机器阅读理解的研究主要集中在如何把外部知识融入现有的机器阅读理解模型,却忽略了对外部知识的来源进行选择。该文首先基于注意力机制对外部知识进行编码,然后对不同来源的外部知识编码进行打分,最后自适应地选择出对回答问题最有帮助的知识。与基线模型相比,该文提出的基于自适应知识选择的机器阅读理解模型在准确率上提高了1.2个百分点。     

基于表示学习的知识库问答研究进展与展望

面向知识库的问答(Question answering over knowledge base, KBQA)是问答系统的重要组成. 近些年, 随着以深度学习为代表的表示学习技术在多个领域的成功应用, 许多研究者开始着手研究基于表示学习的知识库问答技术. 其基本假设是把知识库问答看做是一个语义匹配的过程. 通过表示学习知识库以及用户问题的语义表示, 将知识库中的实体、关系以及问句文本转换为一个低维语义空间中的数值向量, 在此基础上, 利用数值计算, 直接匹配与用户问句语义最相似的答案. 从目前的结果看, 基于表示学习的知识库问答系统在性能上已经超过传统知识库问答方法. 本文将对现有基于表示学习的知识库问答的研究进展进行综述, 包括知识库表示学习和问句(文本)表示学习的代表性工作, 同时对于其中存在难点以及仍存在的研究问题进行分析和讨论.     

应用阿累尼乌斯图推算家用煤气软管寿命

家用煤气软管利用热空气老化,测定其拉断伸长率的变化,利用阿累尼乌斯图推算其25℃下使用寿命.     

高压变频器在聊城热电有限公司的应用

本文详细分析了高压变频器的节电原理、技术特点，并结合凝结水泵的工艺特点做了节能评估。