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边缘计算的未来

发布时间:2021-01-28 16:02:10 所属栏目:动态 来源:互联网
导读:在ToTTo数据集中,输入是源表和高亮显示的单元格集(上图左侧),而目标是生成一个句子描述,例如Target Sentence(上图右侧)。 在这里需要注意的是,生成目标句子需要数值推理能力和对NFL领域的理解。 注释器可实现分阶段修订,目标句简洁自然有趣 接下来,研

在ToTTo数据集中,输入是源表和高亮显示的单元格集(上图左侧),而目标是生成一个句子描述,例如“Target Sentence”(上图右侧)。

在这里需要注意的是,生成目标句子需要数值推理能力和对NFL领域的理解。

注释器可实现分阶段修订,目标句简洁自然有趣

接下来,研究人员要设计一个注释过程,这个注释过程可以使得从表格数据中获得语法自然又干净简洁的目标句子,而这,无疑是一个重大的挑战。

为什么呢?

一个方面来说,许多像Wikibio和RotoWire这样的数据集,会将自然产生的文本启发式地与表配对,然而,这是一个「嘈杂」的过程,因为在这个过程中,我们很难弄清楚「幻觉」主要是由数据噪声还是模型缺陷引起的。

从另一方面来说,研究者确实可以让注释器从头开始编写忠于表的目标句子,但是不好的一点是,最终的目标句子在结构和风格方面往往缺乏多样性。

相比之下,ToTTo是使用一种新的数据注释策略构建的——

在这个方法下,注释器可以分阶段修改现有的维基百科句子。

如此以来,目标句可以具有简洁干净、自然的特点,并且还能包含有趣和多样的语言特性。

具体过程是这样的:

数据收集和注释过程会从Wikipedia收集表开始,其中「给定表」会与根据启发式从支持页面上下文收集的「摘要句」配对。

这个摘要句可能包含没有表格支持的信息,也可能包含只有表格中有先行词的代词,而不是句子本身。

然后,注释器突出显示表中支持该句子的单元格,并删除表不支持的句子中的短语。

此外,注释器还将句子去语境化,使其独立成文(例如,在必要的时候使用正确的代词),具有正确的语法。
 

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写在最后:

如今,物联网不再是高高在上的概念,在各界积极推动下,有越来越多的应用落地。近年来,物联网及相关产业在我国迅猛发展。国际数据公司(IDC)的数据显示,中国将在2024年成为全球最大的物联网市场,在物联网方面的支出预计将达到3000亿美元左右,占全球该领域市场的26.7%。可以说,我国物联网前景可期。

展望2021年,物联网将在更多领域发挥优势,并在我们的日常生活和工作中发挥越来越大的作用。

(编辑:南通站长网)

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