我要投稿 查看投稿进度
学术期刊
在线客服
客服电话：400-188-5008
客服邮箱：service@ccnpub.com
投诉举报：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享

请选择 目标期刊

模仿排序学习模型 下载：52 浏览：395

曾玮1 俞蔚捷2 徐君3 兰艳艳3 程学旗1 《当代中文学刊》 2020年1期

摘要:
文档排序一直是信息检索(IR)领域的关键任务之一。受益于马尔科夫决策过程强大的建模能力,以及强化学习方法强大的求解能力,近年来基于强化学习的排序模型被提出并取得了良好效果。然而,由于候选文档中会包含大量的不相关文档,导致基于"试错"的强化学习方法存在效率低下的问题。为解决上述问题,该文提出了一种基于模仿学习的排序学习算法IR-DAGGER,其基于文档标注信息构建专家策略,在保证文档排序精度的同时提高了算法的学习效率。为了测试IR-DAGGER的性能,该文基于面向相关性排序任务的OHSUMED数据集和面向多样化排序的TREC数据集进行了实验,实验结果表明IR-DAGGER在上述两个数据集上均提升了文档排序的精度和效率。

基于标签增强的机器阅读理解模型 下载：61 浏览：358

苏立新1,2 郭嘉丰2 范意兴1 兰艳艳2 程学旗3 《人工智能研究》 2020年5期

摘要:
抽取式问答中已有模型仅建模答案的边界,忽视人的潜在标注过程,导致模型仅学习到表面特征,影响泛化能力.因此,文中提出基于标签增强的机器阅读理解模型(LE-Reader),模拟人的标注过程.LE-Reader模型同时建模答案所在句子、答案内容和答案边界.根据用户标注的答案边界推断正确答案的句子和答案内容作为标签,监督模型的学习过程.通过多任务学习的方式融合3个损失函数.预测时融合3种建模结果,确定最终答案,提高模型的泛化性能.在SQuAD数据集上的实验验证LE-Reader的有效性.

蔬菜废弃物规模化沼气工程资源化综合利用模式探讨 下载：10 浏览：269

谷伟楠 兰艳艳 洪俊杰 《低碳研究》 2019年5期

摘要:
本文通过对云南省嵩明县废弃蔬菜资源化综合利用项目的工程案例分析,探讨规模化沼气工程处理蔬菜废弃物技术优势。沼渣、沼液、沼气应用方向合理的选择,使整个蔬菜废弃物处理过程无污染,形成"蔬菜种植加工企业-清洁能源-绿色肥料-高效种植业"循环发展的农业经济模式。实践表明:采用能源生态型规模化沼气工程模式治理蔬菜废弃物污染具有良好的社会效益、经济效益和积极地推广的意义。
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服：：点击联系客服
联系电话：：400-188-5008
客服邮箱：：service@ccnpub.com
投诉举报：：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享