【摘 要】
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自然语言理解中的许多任务,比如自然语言推断任务、机器问答和复述问题,都可以看作是短文本匹配问题.近年来,大量的数据集和深度学习模型的涌现使得短文本匹配任务取得了长足的进步,然而,很少有工作去分析模型在不同数据集之间的泛化能力,以及如何在新领域中有效地利用现有不同领域中的大量带标注的数据,达到减少新领域的数据标注量和提升性能的目标.为此,重点分析了不同数据集之间的泛化性和迁移性,并且通过可视化的方式展示了影响数据集之间泛化性的因素.具体地,使用深度学习模型ESIM(enhanced sequential i
【机 构】
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中国科学院网络数据科学与技术重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190;中国科学院大学 北京 100049
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自然语言理解中的许多任务,比如自然语言推断任务、机器问答和复述问题,都可以看作是短文本匹配问题.近年来,大量的数据集和深度学习模型的涌现使得短文本匹配任务取得了长足的进步,然而,很少有工作去分析模型在不同数据集之间的泛化能力,以及如何在新领域中有效地利用现有不同领域中的大量带标注的数据,达到减少新领域的数据标注量和提升性能的目标.为此,重点分析了不同数据集之间的泛化性和迁移性,并且通过可视化的方式展示了影响数据集之间泛化性的因素.具体地,使用深度学习模型ESIM(enhanced sequential inference model)和预训练语言模型BERT(bidirectional encoder representations from transformers)在10个通用的短文本匹配数据集上进行了详尽的实验.通过实验,发现即使是在大规模语料预训练过的BERT,合适的迁移仍能带来性能提升.基于以上的分析,也发现通过在混合数据集预训练过的模型,在新的领域和少量样本情况下,具有较好的泛化能力和迁移能力.
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在“互联网+”的浪潮下,高职院校的教学需要突破传统的教学模式,将信息技术和教育相融合,创新教学模式,实现新时代的教育信息化.《陶瓷造型设计》课程借助信息化教学手段,制定适合学生的教学设计,调动学生学习的积极性和主动性.创新教学设计的探索,顺应“互联网+教育”的新要求,利用多元信息化的教学手段培养“绝技、绝艺、创意型”的高质量手工艺人才.
区块链账本公开,以实现交易的溯源与可验证,但账本的透明使得区块链用户的隐私成为一个亟待解决的问题.为了解决联盟链交易中的交易金额和身份的隐私暴露问题,提出了基于群签名和同态加密的联盟链双隐私保护方法,在满足交易溯源和可验证的前提下,实现收付款者身份和交易金额的隐私保护.将群签名中群的概念与联盟链恰当结合,并提出一种部分身份匿名的概念,使方案能够满足对其他交易节点匿名,同时确保主要节点可验证.并利用Paillier同态加密的加同态性质验证交易的合法性,保护交易金额的隐私.提出主要节点的4步验证方法,通过对群
陶瓷在我国有着悠久的历史,是我国灿烂艺术宝库的一部分,经过从古代到现代的发展,经由科技的加持,陶瓷也焕发出了新的光彩,应用在现代社会的方方面面,成为现代社会不可分割的一部分,本文简要梳理陶瓷在现代生活中的应用,为人们在日常生活中挑选陶瓷提供一些建议.
对于自1928年“月圆会”成立以来,中国近现代陶瓷绘画的发展其理论框架与中西汉学研究一样,至少经历了种种模式的洗礼,形成了当下一个多元的、丰富的、精彩至极的新时代陶瓷艺术语言体系.在相应的历史背景下,不同的发展路向以及每个从艺个体的人文主义的跳脱也是形成当下局面的一种强有力的进程推进器.
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