squad

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I have an arraylist of objects that I want to create all possible combinations (according to a simple set of rules). Each object that is stored in the list holds a squadNumber and a string. Here is an example of a typical list I am storing: 0: 1, A 1: 1, B 2: 2, A 3: 2, B 4: 3, C 5: 3, D 6: 4, C 7: 4, D I want to get all the combinations where each squadNumber can only be present once, for example: (1,A),(2,A),(3,C),(4,C) then the next combination would be (1,A),(2,A),(3,C),(4,D). How would I go about this in java? Usually I would use a

地址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) is a reading comprehension dataset, consisting of questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to every question is a segment of text, or span , from the corresponding reading passage, or the question might be unanswerable. 我们可以通过此可以发掘更新更有价值的模型，提高自己 来源： https://www.cnblogs.com/demo-deng/p/11559684.html

SQuAD是一个用于机器阅读理解任务的数据集，有超过100000个根据维基百科文章提出的问题，问题的答案根据提出问题的相关文章截取。数据集下载地址https://stanford-qa.com。数据集在536篇文章中提出107785个问题-答案对，与以往的数据集列出候选答案集不同，SQuAD要求在给定篇章中间截取问题的答案，扩大了候选的数量，同时通过一些方法保留了问题和答案的多样性。这种范围限定的答案截取方式同时也有利于实验的评测。 篇章选取阶段采用Project Nayuki’s Wikipedia’s internal PageRanks的方法选取前10000篇文章，随机筛选得到536篇文章，对其进行过滤（比如去掉图片、表格，去掉过于短小的段落）得到23215个段落，覆盖了许多方面的话题。每个段落提出5个问题，以及在段落中标记出对应的答案。另外，在验证集和测试集上每个问题人工再进行两次回答，若没有答案则直接提交问题，用于保证评测指标的可靠性。 数据集的分析包括三个方面：1、答案类型的多样化 2、问题的困难度（通过问题与答案之间的推理关系来反映）3、通过问题与答案之间的分歧程度反应问题的困难度并对数据集进行分层。 最后，文章设计了一个逻辑回归模型来比较它和其他几个baseline以及人类表现做对比。首先为了降低复杂度，模型并不考虑所有可能的答案

推出一个半月，斯坦福SQuAD问答榜单前六名都在使用BERT BERT 成为了你做 NLP 时不得不用的模型了……吗？ 今日，机器之心小编在刷 Twitter 时，发现斯坦福自然语言处理组的官方账号发布了一条内容：谷歌 AI 的 BERT 在 SQuAD 2.0 问答数据集上取得了全新的表现。该账号表示，目前榜单上的前 7 个系统都在使用 BERT 且要比不使用 BERT 的系统新能高出 2%。得分等同于 2017 年 SQuAD 1.0 版本时的得分。此外，哈工大讯飞联合实验室的 AoA 系统要比原 BERT 高出 2% 左右。 然后小编就从 SQuAD 2.0 榜单上发现了前六名的系统： 哈工大讯飞联合实验室的 AoA+DA+BERT（集成）系统； AoA+DA+BERT（单模型）系统； 韩国创业公司 42Maru NLP 团队的 Candi-Net+BERT(单模型）系统； 谷歌 AI 的 BERT（单模型）系统； Layer 6 AI 的 L6Net+BERT（单模型）系统； 阿里巴巴达摩院 NLP 团队的 SLQA+BERT（单模型）系统； 金融壹账通 Gamma 实验室 BERT_base_aug（集成模型）。 如今牢牢占据前几名的系统几乎都在使用 BERT，让我们不得不感叹 BERT 的影响力之大。但同时也想知道使用 BERT 时付出的计算力，毕竟 BERT 的作者在