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原创 NumerSense: Probing Numerical Commonsense Knowledge of Pre-trained Language Models

论文目的调查研究了预训练模型是否可以得出数字常识知识，若可以那么可以理解到什么程度，以及该过程的鲁棒性，同时构建了数字常识知识数据集NUMERSENSENUMERSENSE构建过程从OMCS抽取含{“no”, “zero”, “one”, “two”, …, “ten” }其中任意一个单词的句子。 为了降低噪音，作者手工和务实地修改了这些句子，并由不同的研究生进行了两轮审查，作者只保留了所有注释者接受的陈述。为了检测模型的鲁棒性， 我们还在我们的数据集添加了对抗性的例子，即在每个检测中涉及数值推理

2020-10-09 15:08:21 183 1

原创 TransOMCS: From Linguistic Graphs to Commonsense Knowledge.md

论文目的传统的常识获取需要昂贵的人力标注，而且规模较小。本文提出在linguistic graphs上挖掘常识知识，从而构建大规模常识图谱论文方法任务描述我们首先定义从语言图挖掘常识知识的任务。 给定种子常识知识集C（包含m个元组）和语言图集G（包含n个语言图G），其中m << n。 每个常识事实都采用元组格式（h，r，t）属于 C，其中r 属于 R，这是人类定义的常识关系的集合（例如，“ UsedFor”，“ CapableOf”，“ AtLocation”，“ MotivatedBy

2020-10-07 09:29:02 260

原创 Incorporating Structured Commonsense Knowledge in Story Completion

论文目的利用常识知识来选择故事结尾论文方法任务描述给定句子长度为L的故事S，我们的任务是在两个候选答案中选出正确的从而使得故事更为合理和一致。其实是0 or 1二分类问题method三部分组成narrative sequencesentiment evolutionstructured commonsense knowledgeNarrative Sequence为叙事链开发更好的语义表示对于我们预测正确的结局是很重要的。作者在一个无标签的大数据语料集上预训练一个高度兼容的语言模型

2020-10-05 11:38:38 182

原创 Enhancing Topic-to-Essay Generation with External Commonsense Knowledge

论文目的自动 topic-to- essay 生成（TEG）任务是指给定 topic 集合，生成主题相关、段落集的文本。过去的工作仅仅基于给定的主题去执行文本生成，而忽略了大量的常识知识，其实这些常识知识会提供额外的背景知识，这能提高生成文章的新颖性和多样性。为了解决这个问题，本文通过动态记忆机制将外部知识库的知识整合进生成器。除此之外，基于多标签判别器的对抗训练的应用进一步提高了主题一致性。论文方法任务描述给定一个包含m个主题的主题序列x，TEG任务旨在生成一个包含n个单词的主题一致的文章y，其中

2020-10-04 09:53:00 519

原创 Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowledge Graphs

论文目的用常识性知识图显式地建模会话流论文方法通过将对话与概念空间联系起来，ConceptFlow将潜在的对话流表示为沿着常识关系在概念空间中遍历。任务描述user输入话语X（有m个单词），对话生成模型使用encoder-decoder框架产生回答Concept Graph Construction先找到出现在对话里的概念V_0，然后再去常识库找到1-hop和2-hop的邻居V_1和V_2，V_0到V_1形成central concept graph G_central（与当前对话主题相近），

2020-10-04 09:50:44 562

原创 COMMONSENSEQA: A Question Answering Challenge Targeting Commonsense Knowledge

论文目的构建常识问答数据集，该数据集的特点是：问题可以不经过文本而轻易地根据常识被人类回答最先进的预训练语言模型也无法取得很好的效果，而人类可以轻而易举的取得很好的效果论文方法向crowd workers提出问题，以描述来自CONCEPTNET的概念之间的关系，构建过程如下（figure 1）：A source concept (in green) and three target concepts (in blue) are sampled from CONCEPTNET (b) Cro

2020-09-24 11:21:43 285

原创 Diverse and Informative Dialogue Generation with Context-Specific Commonsense Knowledge Awareness

论文目的生成对话系统总会产生无意义的对话，例如“我不知道”，所以本论文利用常识来补充对话背景信息，为对话增添色彩论文方法D为训练集，X为查询信息，Y为回应内容，F为常识知识Felicitous Fact mechanismKnowledge Retriever:检索查询实体，获取常识KG上邻居信息和对应关系构成candidate factContext Encoder:使用双向GRU，输入XorY，输出文本状态序列Felicitous Fact Recognizer:区分歧义词Contex

2020-09-20 13:15:08 414

原创 Graph-Based Reasoning over Heterogeneous External Knowledge for Commonsense Question Answering

论文目的实现常识问答——常识问答要用到外部知识，现有的常识问答方法有两种：they either generate evidence from human-annotated evidence or extract evidence from a homogeneous knowledge source like structured knowledge ConceptNet. 但是they fail to take advantages of both knowledge sources simulta

2020-09-19 16:46:08 293

原创 How Reasonable are Common-Sense Reasoning Tasks 2019微软常识case study论文分析

摘要最近的研究显着改善了诸如Winograd Schema Challenge（WSC）和SWAG等常识推理（CSR）基准的最新技术。 我们在本文中提出的问题是，在这些基准上提高性能是否代表了朝着常识性系统迈进的真正进展。 我们对基准测试和设计协议进行案例研究，以通过分析对先前实验设计有效性的威胁来阐明和验证先前工作的结果。 我们的协议考虑了常识基准中常见的几种属性，包括大小限制，结构规律性和可变实例难度。SWAGSWAG的问题实例包括部分说明，以及四个在分布上相似的候选后继句子。 其中，一位接班人是

2020-07-22 15:30:52 136

原创 Combining Knowledge Hunting and Neural Language Models to Solve the Winograd Schema Challenge 论文分析

摘要Winograd Schema Challenge（WSC）指代名词解析任务，似乎需要常识性的推理，因为所需的知识不在给定的文本中。自动提取所需的知识是解决挑战的瓶颈。现有的最先进方法使用嵌入其预训练的语言模型中的知识。但是，语言模型仅嵌入部分知识，这些知识与经常共存的概念有关。这限制了此类模型在WSC问题上的性能。在这项工作中，我们建立在基于语言模型的方法上，并通过常识性知识搜寻（使用从文本中自动提取）模块和显式推理模块来扩展它们。我们以这种方式构建的端到端系统将两种可用的基于语言模型的方法的准确性

2020-07-22 14:42:15 236

原创 A Surprisingly Robust Trick for the Winograd Schema Challenge 论文分析

摘要Winograd Schema Challenge（WSC）数据集WSC273及其推理对手WNLI是自然语言理解和常识推理的流行基准。 在本文中，我们表明，当在相似的代词消除歧义问题数据集（表示为WSCR）上进行微调时，WSC273上三种语言模型的性能将持续稳定地提高。 我们还生成了一个大型的无监督WSClike数据集。 通过在引入的WSCR数据集和WSCR数据集上微调BERT语言模型，我们在WSC273和WNLI上实现了72.5％和74.7％的总体准确度，从而将先前的最新解决方案提高了8.8％和9.

2020-07-22 10:48:32 570

原创 Evaluating Commonsense in Pre-trained Language Models 论文分析

摘要经过大量原始文本数据训练的上下文表示法已经对NLP任务（包括问题回答和阅读理解）进行了显着改进。已经有工作表明语法，语义和词义知识包含在此类表示中，这解释了它们为何有益于此类任务。但是，有关情境化表示中所包含的常识知识的研究工作相对较少，这对于人类对问题的回答和阅读理解至关重要。我们通过在七个具有挑战性的基准测试中测试了GPT，BERT，XLNet和RoBERTa的常识能力，发现语言建模及其变体是提升模型常识能力的有效目标，而双向上下文和更大的训练集则是加分项。我们还发现，当前的模型无法很好地完成任务

2020-07-19 15:00:53 510

原创 WinoWhy: A Deep Diagnosis of Essential Commonsense Knowledge for Answering Winograd Schema Challenge

摘要在本文中，我们提出了基本常识知识的第一个综合分类，用于回答Winograd模式挑战（WSC）。对于每个问题，我们邀请注释者首先提供做出正确决定的原因，然后将其归类为六个主要知识类别。这样一来，我们可以更好地理解现有方法的局限性（即无法用现有方法有效地表示或推论哪种知识），并为将来为更好的常识推理而需要获取的常识提供一些启示。此外，为了调查当前的WSC模型是否可以理解常识，或者仅基于数据集的统计偏差来解决WSC问题，我们利用收集到的原因开发了一个名为WinoWhy的新任务，该任务需要模型将可能的原因与非

2020-07-19 14:58:22 180

原创 A Review of Winograd Schema Challenge Datasets and Approaches 论文翻译与分析

A Review of Winograd Schema Challenge Datasets and Approaches 论文翻译与分析摘要IntroductionWinograd Schema Challenge DatasetsOriginal Collection of Winograd SchemasDefinite Pronoun Resolution DatasetPronoun Disambiguation Problem DatasetWinograd Natural Language I

2020-07-19 14:56:42 692 1

原创 常识推理论文概要记录：Philosophers are Mortal: Inferring the Truth of Unseen Facts

概述本文介绍了一种可以判断一个三元组f=(a1,r,a2)f = (a_1, r, a_2)f=(a1​,r,a2​)是否为真实常识的算法具体步骤预先准备一个语料库，这个语料库里面全为已经确定的真实常识，而且我们查询的三元组f=(a1,r,a2)f = (a_1, r, a_2)f=(a1​,r,a2​)并不在这个语料库当中。在语料库当中寻找到和查询三元组f=(a1,r,a2)f = (...

2020-02-14 17:49:08 105

Philosophers are Mortal- Inferring the Truth of Unseen Facts(CONLL13).pdf
Large databases of facts are prevalent in many applications. Such databases are accurate, but as they broaden their scope they become increasingly incomplete. In contrast to extending such a database, we present a system to query whether it contains an arbitrary fact. This work can be thought of as re-casting open domain information extraction: rather than growing a database of known facts, we smooth this data into a database in which any possible fact has membership with some confidence.

2020-02-14

复旦大学人工智能car答案
This assignment is a modified version of the Driverless Car assignment written by Chris Piech. A study by the World Health Organization found that road accidents kill a shocking 1.24 million people a year worldwide. In response, there has been great interest in developing autonomous driving technology that can drive with calculated precision and reduce this death toll. Building an autonomous driving system is an incredibly complex endeavor. In this assignment, you will focus on the sensing system, which allows us to track other cars based on noisy sensor readings.

2020-02-02

复旦大学人工智能blackjack答案
The search algorithms explored in the previous assignment work great when you know exactly the results of your actions. Unfortunately, the real world is not so predictable. One of the key aspects of an effective AI is the ability to reason in the face of uncertainty. Markov decision processes (MDPs) can be used to formalize uncertain situations. In this homework, you will implement algorithms to find the optimal policy in these situations. You will then formalize a modified version of Blackjack as an MDP, and apply your algorithm to find the optimal policy.

2020-02-02

复旦大学人工智能N-Queens答案
Introduction In this project, you are going to construct a CSP for N-Queens problem. You will be given several python files. Files to Edit and Submit: You will fill in portions of submission.py during the assignment. You should submit this file with your code and comments. Please do NOT change the other files in this distribution or submit any of our original files other than these files.

2020-02-02

Speed Dating——非诚勿扰
近年来相亲电视节目层出不穷，婚恋市场异常火爆。据统计婚恋交友市场在2016年收入近百亿收入。每个单身狗怎么才能获得异性的芳心？婚恋网站如何才能在最短的时间内帮助有婚恋需求的人找到自己心仪的对象？或许数据科学的思维可以帮我们找到这些问题的答案。

2020-02-02

homework6——某移动通讯客户流失预警分析案例
案例背景：目前在我国移动通讯行业基本呈现三足鼎立的局势，市场份额由中国移动、中国联通和中国电信三家运营商瓜分。客户流失问题非常严重，从近5年的统计数字来看，三家运营商的移动客户数增长缓慢，中国联通在2015年甚至出现了负增长。因此建立一套系统的客户流失预警体系已是燃眉之急。案例原文详见某移动通讯公司客户流失预警分析

2020-02-02

homework2——乐高数据可视化
乐高公司于1932年在丹麦创立，至今已有87年的发展历史。其发行的玩具套装构思惊奇、设计巧妙，受到世界各地各个年龄人们的喜爱，可谓是世界上最受欢迎的玩具之一。制作精美的玩具自然在各个环节都精雕细琢——从各个零件的设计及其颜色，再到零件间的搭配从而形成套装，甚至套装亦能互相结合形成新的、更大的套装；而同时，与时俱进的推出新的主题，也是乐高玩具经久不衰的重要原因之一。在本案例当中，我们将从零件到套装、再到主题，对乐高近70年出品的玩具进行分析，一睹乐高玩具世界的炫彩缤纷。

2020-02-02

homework1——谁在看直播？
案例背景：如今，饱受青睐的直播行业已进入“全民时代”，人人皆可为网络主播，人人皆有望成网络红人。不同于传统的文字、图片、视频等传播形式，直播紧密的将用户与直播内容交互在一起，受到了极大的追捧。网络直播迅速发展成为一种新的互联网文化业态。直播行为数据刻画了主播和用户的行为。通过爬取直播行为数据进行分析，可以对提高直播流量和主播的收入带来价值。案例原文详见谁在看直播。 案例数据提供了爬取的直播用户行为，每一列分别对应：房间编号（room_id），操作时间（time），用户名（user_name）以及操作类型（act_type）。数据的爬取时间是2017年4月27日至2017年6月27日。

2020-02-02

统计Using Slutsky’s theorem 答案解析
Let X1, · · · , Xn be a sample from a distribution with mean µ and variance σ Using Slutsky’s theorem

2019-06-23

统计A universal random generator 答案解析
Find the MGF of Y (A universal random generator.) Let

2019-06-23

复旦大学C语言程序设计解答——链表部分4
//第7题：有序链表合并。输入：两个有序正整数链表 //(保证正整数从小到大输入，但可能有重复数字，输入为0表示终止）。 //输出：合并后的链表（将链表中的数字有序输出）。 //要求：一定要用链表实现，不能单单复制节点上的数字，一定要让一个节点进行移动。 //这道题要考虑输入为空串和输入的数串有相同数字的情况，不用检验输入的合理性。

2019-06-23

复旦大学C语言程序设计解答——链表部分3
//第8题：复制链表。输入：一个无序正整数链表（输入为0表示终止）。 //输出：三行，每行一个链表，分别满足题目中的三个链表的要求。 //这道题目必须要复制链表，所以说，不能直接将输入的链表作为第一小题的输出， //每个习题都必须构造出对应的链表，然后输出链表。 //链表的输入注意空串的处理。复制原始链表比较简单，复制逆序链表和有序链表，必须是对链表的节点进行移动，不能只是修改节点上的值。

2019-06-23

复旦大学C语言程序设计解答——链表部分2
14题：集合运算。输入：两个链表，每个链表均为若干个有序正整数(单个链表中无重复数字)， 以0表示一个链表终止，第一个链表为S1，第二个链表为S2。 输出：分三行，分别输出两个集合的并集、差集（S1-S2)和交集。因 为要连续输出三个链表，无法实现原题中“将运算结果放在S1中”的要求，所以要求放宽，只需保证生成三个链表，然后依次输出即可。 不可以跳过生成链表，直接输出。另外，题目中要求链表带辅助表元，那这里就不强制要求了，自行决定。要注意两个链表中，有一个或者两个空链表的情况。

2019-06-23

10_p186(11).cpp
第11题：删除最小表元。输入：若干个无序正整数，以0表示输入结束。 输出：先以原始顺序输出一遍链表，然后换行，删除最小表元之后，输出一遍更新后的链表（剩余表元保持原来顺序）。 如果链表的最小表元出现了不止一次，需要将这些全部删除。注意输入为空链表，删除最小表元后链表为空等特殊情况。 输入： 4 2 5 3 2 0 输出： 4 2 5 3 2 4 5 3

2019-06-23

boomlab_5and6.docx
phase5：根据代码来判断，我们要输入的是一个长度为 6 的字符串（+9 那一句）。然后会经过一系列复杂的跳转，匹配的话就正常返回。 phase6：最快的方法就是一个一个试出来 = =

2019-06-23

boomlab_3and4.docx
拆炸弹（phase_3) 和 拆炸弹（phase_4)： 首先有两个地址，存储到%rcx和%rdx 接着有一个大地址转存，调用查看是两个整数 接着是scanf输入函数，

2019-06-23

复旦大学程序设计作业解答
复旦大学程序设计作业解答，仅供参考，用的编译器是dev，这个是最开始的编程部分

2018-12-16

空空如也

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