改变不了你的态度我择路而行

人生有些事情我改变不了,你可以有你生活的态度,我也可以选择我的道路行走,没必要去讨好任何一个人。人生倘若你伤害了我,我可以善待你,原谅你,但是你把我的善良当做你欺负我的资本,那请你离开我的世界,原谅你是我对你最大的宽容。你应该要不断的成长,在成长中不断的学会善待别人,对你身边的人好一点,再好一点。

图三:文档答案概率偏置问题

据悉,办案民警通过侦查,锁定贩卖枪支的犯罪嫌疑人谭某某。从2017年11月起,谭某某在深圳市通过微信朋友圈发送枪支视频,引发微信好友关注,以此贩卖改装气枪。

据悉,警方通过代理商提供的线索,还摧毁一处制贩枪支窝点。目前,相关嫌疑人均被采取强制措施。(完)

图一:基于机器阅读理解技术的开放域问答框架

其次,很多以前的方法都没有考虑到答案概率的归一化:每一篇文档单独抽出来一个答案,以及这个答案的概率,最后各个文章的中的答案直接比较概率得到最终的答案,然而,这种过程会存在严重的答案概率偏置问题,如下面这个例子:

看了孩子们的表演,尼格买提现场点名黄豆豆来一个。黄豆豆即兴表演的一段剑舞柔中带刚美感十足。其间有个小插曲,因为舞台较滑,一个回旋动作差点摔倒,黄豆豆反应极快,迅速稳住身形,就势来了一段“醉剑”。

可以看到,在新数据不断加入之后,模型的效果不断提升,这也从另一方面说明了当模型效果很好的时候,基于模型选择出的数据包含有更丰富的模式,使在其上训练的模型表现更好。

为了解决传统弱监督数据中存在的噪声较大的问题,我们使用了一种基于自举法(bootstrapping)的数据生成方法。具体来说,我们首先根据一些置信度较高的数据当成种子数据,例如,在 SQuAD 中种子数据可以是提供的最佳答案,在一些其他类型数据中可以是经过检索模型打分最高的。然后,在这个种子模型中我们预训练我们的模型,然后依靠上述的文档控制器的得分可以从未标注的弱监督数据中选择出分数较高的文档,加入到训练集里面继续训练。整个过程如下:

别去伤害身边的人,你能遇到的就是你的有缘人,何必去伤害你的有缘人,遇到不熟悉的陌生人你还懂的温柔以待,偏偏对你身边的人那么苛刻。有的人你伤过一次就没有机会再去温暖了,有的人你遇到一次也就不会再次遇见,既然你我都深知遇见不容易,为什么不懂得去珍惜呢?别把别人的忍让当做是理所当然,有一些人你必须学会看清,有些人事你必须要去明白。佛说:善待别人就是善待自己,我们对别人做的一点一滴都会原封不动的回到我们自己的身上。我可以不计较、我也可以原谅,请你对得起我待你的那份真心。做什么不能去伤害一个对你真诚的心,不能去骗你一个对你毫无保留的人。

图四:基于文档门控机制的阅读器

来自青海的藏族姑娘昂萨曾获得2018年《星光大道》总冠军,“百灵鸟”般的嗓音为她博得观众阵阵掌声。这次为她助演的两名歌手云飞和塔斯肯同样出自《星光大道》。

谭某某落网后供述,他在微信、QQ和淘宝上发展了代理商,分布在江苏昆山、山东青岛、江苏南京、四川、重庆等地。警方确认,买家在付款给代理商后,由代理商将买家收货地址转发给谭某某,再由谭某某以快递方式邮寄到买家手中。为了躲避警方追查,谭某某通常将枪支拆解后,将零部件分别寄出,买家收到货后自行组装。

警方随后对涉案人员实施抓捕。在江苏昆山落网的代理商赵某某处,警方查获各类枪支60余支。“赵某某交代,他酷爱收藏枪支,大部分工资都用来购买枪械。”唐曌说,常年身在国外的代理商郑某某则在回国探亲过程中被警方控制。

其中K为候选文档的个数。可以看到,通过最上层的双向LSTM,各个文档之间的信息也联系了起来。最后的文档分数g是包含有上下文文档的得分,因而表示相关性能力更强。

人和人之间的相处不过是你让我一尺我敬你一丈,相处靠的是一颗真心,相守靠的是彼此真心,我最怕的时候当我对你一片热情的时候你却欺骗了我,用你的冷漠待我的真心,我善待你,你不珍惜我注定没有必要坚持下去。 在乎我们的人我们好好相处,不在乎彼此的人我们也就没必要纠缠,就好聚好散吧。生活是自己的,不去计价才会活得快乐,不去善待你的人也不会被这个世界去善待,所以没有必要因为别人而去痛苦。只想和彼此善待的人交流,不适合的人在一起也就是将就。每一个身边的人都慈悲一些,对他们善良一些。更要对自己的亲人和父母好一点,因为他们是世界上对我们最好的人。

“段子手”孙建宏表演的相声《百家笑谈 戏曲》融合了脱口秀、戏曲、小品等多种艺术形式。台词结合时下流行的网络段子,笑“喷”全场,而演唱环节从一条练功裤展开,朴素的歌词表达了浓浓戏曲人的情怀。

最后,在训练的时候,为了避免答案概率的偏置问题,本文采用了一种全局归一化的目标函数:

可以看到,对于文档选择来说,我们提出的文档控制器能够有效地选择出正确文档,选择的效果大大优于以往的方法。

以往的基于机器阅读理解的技术往往存在两个问题:首先,以往的方法大多是弱监督地根据问题找到的相关文档,然后将包含有正确答案的文档当做真正的文档来训练,而通过这种弱监督获取到的数据往往包含有错误的文档(false positive),例如下面这个例子:

基于机器阅读理解的开放域问答

可以看到,不同的模型在加入噪声文档之后,没有用全局归一化的模型效果显著地降低,这个现象也被很多以前的多文档问答工作所证实。而由于我们使用了全局归一化进行训练,因此模型受噪声影响较小。

本文采用了四个被经常使用的数据用以评估所提出的模型,分别是 SQuAD, SearchQA, WebQuestions, WikiMovies。关于这几个数据集的一些信息如下表:

本文提出了一种基于文档门控选择的开放域问答模型。针对以往方法中存在的答案偏置问题本文提出了一种文档门控选择器用以确定文档分数,并且使用全局归一化目标进行优化。针对传统方法中存在弱监督数据噪声过多的问题,我们使用了一种基于自举法的数据增强方法用以改进扩展训练数据,在实验中我们发现本文提出的方法能够有效地选择出相应文档,并且对噪声文档的地抗能力更强,在很多开放域问答数据中本文提出的方法都取得了最好的效果。

这两篇文章中,虽然文档 1 是真正可以回答问题的。而且,文档选择模型给出的文档 1 的概率也大于文档 2 的概率(0.7>0.3)。但是,由于文档 1 相对较长,所以其中的最佳答案概率在经过文档归一化之后变得相对较低,而由于文档 2 比较短,并且其中的候选答案很少,所以答案 2 的概率在归一化后相对较高。这样,在经过了文档检索和阅读理解两个步骤之后,答案 2 的概率会大于答案 1 的概率。这种现象称为答案概率的偏置。

其中文档一包含了正确答案(Lebron James),但是却和问题不相关。文档二虽然包含了多个正确答案的,但是其中很多都不能用来回答问题。

其中,文档和问题的建模过程和传统的机器阅读理解模型类似,是基于注意力机制的双向 LSTM。包含有词表示层,低级表示层,问题关注层,高级表示层以及答案输出层。

藏族歌手昂萨演唱歌曲《在那遥远的地方》,她将民族文化和现代音乐融合在一起,用细腻温柔的感情诉说对故乡的思念。

和以往的模型不同,在表示的过程中, 我们加入了一个文档控制门(Document Gate),用以将文档选择信息引入到最终的结果中去。这个文档控制门会输出一个 0-1 的分数,用以影响最后生成的答案的概率。

图二:弱监督获取文档中包含的噪声

基于文档门控机制的阅读器

练习十年如一日的 “晃管”达人刘敬雷用高超的杂技艺术打破世界记录,他如何现场挑战在十层滚动的圆柱和左右晃动的木板间保持平衡?“傅氏幻术”传承人傅琰东的徒弟王亚亮与女友搭档,表演变装魔术《橱窗之恋》。创意舞蹈《指尖律动》现场手指舞教学,郑爽被赞做得标准好看,全场更集体上演“手浪舞”。

可以看到正确答案的得分和所有答案的得分进行了比较,所以这种优化目标会使最终正确答案的分数是全局最高的。

可以看出来,本文提出的模型的在所有数据上都取得了较以往模型显著的提升。

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图为嫌疑人及收缴枪支。警方供图

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人与人就是一场缘,我珍惜缘的时候你无所谓的态度就会失去这份缘,一生不要去强人所难,喜欢的就去靠近,不喜欢的就保持基本的态度和礼貌就好。人生很短没有必要把你太多的时间放在不适合的人身上,我可以选择重新出发,选择自己的道路,那样你一定可以活的很好。

图为嫌疑人及收缴枪支。警方供图

基于自举法的弱监督数据生成

“我们调取发货记录发现,谭某某向全国20多个省市发过货。”唐曌介绍,警方通过侦查还锁定一名常年生活在阿联酋的二级代理商,其通过朋友圈向国内发布枪支售卖信息。

杂技《少年强 中国强》的表演者是一群来自北京双榆树第一小学武术队的小朋友,“虎头双钩”“长穗剑”“九节鞭”这些武侠小说才有的兵器被孩子们“耍”的活灵活现。

歌曲《在那遥远的地方》、相声《百家笑谈 戏曲》、武术《少年强 中国强》、杂技《天平》、 变装魔术《橱窗之恋》、创意舞蹈《指尖律动》精彩节目交相辉映,究竟谁能站上春晚的梦想舞台?

Author: igirisukan.com