1. 搜索到问答的转变与挑战：从PC到移动，信息获取方式从搜索向问答转变，问答需求增长且更自然语言化。搜索问答面临复杂文档，机器阅读理解难度大，需精准找到答案结果并抽取答案，这对相关性和阅读理解能力要求更高。
2. 深度匹配技术
数据与问题特点：数据来源多样，用户输入与标准问法差异大。
方法分类与模型：基于句子表示和交互关系两类方法，模型有DSSM、CNN - DSSM、MV - LSTM、MatchPyramid等。多层模型中表示学习优于匹配学习，基于交互关系方法因引入强信息效果较好。公开数据集上深度匹配模型与传统BM25特征差距不大，但基于交互关系方法表现更优。
3. 机器阅读理解技术
发展历程与模型**：分2015年前后两个阶段，模型从传统方法向神经网络转变。R - NET、Google QANET等模型出现，QANET通过数据增强提升效果，KnReader融入常识知识。
面临问题与解决思路：事实类问答面临答案不存在及推理问题，可通过判断答案存在性和利用外部知识解决；非事实类问答因长文本易丢失信息，可通过融入长距离信息传递机制和判断答案存在性改进。相应提出EK - RNet和HM - LSTM模型。
展开剩余80%4. 语言模型预训练技术
Word Embedding缺陷与预训练方法：Word Embedding存在一词多义问题，预训练方法包括ELMO、OpenAI GPT、BERT等，利用大规模单语语料，可建模一词多义并缓解任务对模型结构依赖。
模型特点与效果：ELMO通过双向语言模型提供上下文相关词表示；OpenAI GPT用Transformer网络，有监督微调；BERT使用Transformer编码器，双向且有多种预训练任务。这些模型在多个任务上取得较好效果，如BERT在SQuAD2.0等任务中表现出色。
为深入贯彻落实中央金融工作会议、新“国九条”和国办“47号文”精神，持续做好绿色金融大文章，郑州商品交易所（简称“郑商所”）联合中国铁合金工业协会（简称“中铁协”）共同开展期货市场促进铁合金产业绿色发展暨“绿色助企”专项试点工作（简称“绿色助企”试点），推广铁合金绿色产品认证，助力铁合金行业绿色发展。
免责声明：我们尊重知识产权、数据隐私，只做内容的收集、整理及分享，报告内容来源于网络,报告版权归原撰写发布机构所有，通过公开合法渠道获得，如涉及侵权，请及时联系我们删除淮南股票配资，如对报告内容存疑，请与撰写、发布机构联系
发布于：广东省