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与常规的单跳机器阅读理解相比,多跳机器阅读理解(MHMRC)需要在多个相关文档段落中进行多跳推理以实现对复杂问题的理解和回答,其更接近于人类的语言推理能力,具有广阔的应用前景但也极具挑战性。阐述MHMRC的研究背景,将现有方法根据适用场景分为封闭集合问答和开放域问答两类,主要包括基于问题分解的方法、基于图神经网络的方法、改进检索的方法、基于推理路径的方法等,分别从模型架构、特点、优劣等方面进行分析。介绍用于多跳推理的非结构化文本数据集和评测指标,对比各模型的性能表现。在此基础上,分析目前MHMRC研究的热点与难点,指出未来发展方向。 相似文献
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发展了一种独立分量聚类分析的诱发脑电特征提取方法,利用诱发成分较强的序间相似性,使用Infomax结合K均值算法对脑电信号中的诱发成分进行分类和提取.该方法可以克服传统独立分量分解方法中诱发分量识别的困难,适用于重复刺激诱发脑电的高维数据自动分析处理.将该方法用于上肢想像动作任务的诱发脑电数据分析,结果显示该方法可以有效剥离背景噪声和提取诱发分量,使得信号的费雪可分性得到显著提升,进而获得更好的识别效果.研究结果表明独立分量自动聚类技术适用于认知行为脑电信号的分析,值得进一步研究. 相似文献
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基于部件的树结构模型(TSM)使用的底层特征梯度直方图(HOG)对文字特征表达性不强,且降维时易造成信息丢失。针对该问题,构建以稀疏编码直方图(HSC)为底层特征的基于部件的树结构模型(HSC-TSM)识别场景文本。将K-SVD学习字典用于计算稀疏编码,逐像素地将稀疏编码聚合成HSC,描述文字的局部外观信息;通过奇异值分解对HSC进行降维,避免信息丢失。HSC-TSM在数据集ICDAR 2003上对各类文字的识别率比TSM高3.08%-10.28%,在数据集ICDAR 2003和SVT上的单词识别率分别提升了5.30%和3.62%。 相似文献
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采用还原法制备了甲醇电氧化催化剂 ,运用循环伏安法测定了不同温度下催化剂的活性和稳定性。利用XRD技术分析了催化剂的晶体结构 ,制作了DMFC单电池 ,测定催化剂电化学性能。结果表明 :随着温度升高 ,甲醇电氧化峰值电流增大 ,峰值电位正移。在 0 .1mol·L- 1 CH3OH/ 0 .1mol·L- 1 H2 SO4电解液中 ,玻碳电极上所涂布的Pt催化剂量为 0 .2mg/cm2 时 ,80℃时的甲醇电氧化峰值电流达到 132mA/cm2 ,而峰值电位相对于Hg/Hg2 SO4电极 (MSE)仅为+0 .66V ,经多次循环扫描达到稳态峰值电流后 ,峰值电位不产生正移。XRD分析表明 ,催化剂中的铂以Pt( 111)晶态存在。采用液体进样 ,甲醇浓度为 2 .5mol·L- 1 ,常压、工作温度为 80℃时 ,DMFC单电池开路电压为 0 .58V ,输出电压为 0 .4V时 ,单电池输出电流达 16mA/cm2 。 相似文献
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