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CNDS博客，文章发布时提示“请勿使用默认标题”
使用Markdown编辑器编辑文章时，文章发布总提示“请勿使用默认标题”，在此处修改文章标题即可解决问题，希望对您有所帮助。 :: 更多内容 ::
> 开发过程中踩坑经验记录
CNDS-markdowm使用方法（^ _ ^）
使用方法（^ _ ^）
thunder
新的改变：
全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；增加了 图片拖拽 功能&am…
CNDS-Markdown之公式编辑（二）
CNDS博客Markdown公式编辑器基本语法(二)
我们继续上次的学习，学习Markdown编辑器的其他语法
一.Markdown中引用MathJax引擎
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制作一个骚气的控制台（console.js）
超超超详细教程，直接点就行了： console.js也能插图！！！
以下是一些个人笔记： 转英文，转图 现有模板 使用ASSII-Aar要注意复制下来的（ \）符号要加上 \ %c是文字的意思&…
＜＜视觉问答＞＞2021：Check It Again: Progressive Visual Question Answering via Visual Entailment
目录
摘要：
一、介绍
二、相关工作
三、方法
3.1、Candidate Answer Selecting
3.2、Answer Re-ranking
3.2.1、Answer Re-ranking
3.2.2、VQA As Visual Entailment
3.2.3、Re-Ranking based on VE 3.3、Inference Process
四、实验
4.1、实验设置
4.2…
![[PMLR 2018] Hyperbolic entailment cones for learning hierarchical embeddings](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/[PMLR 2018] Hyperbolic entailment cones for learning hierarchical embeddings)
[PMLR 2018] Hyperbolic entailment cones for learning hierarchical embeddings
Contents IntroductionEntailment Cones in the Poincar BallConvex cones in a complete Riemannian manifoldAngular cones in the Poincar ballfour intuitive propertiesClosed form expression of the optimal ψ \psi ψEuclidean entailment cones Learning with entai…
文献笔记：2022-EMNLP-MABEL: Attenuating Gender Bias using Textual Entailment Data
目录
1. 摘要
2. 引言
2. 背景
3. 方法
3.1 训练数据
3.2 训练目标
（1）基于蕴含的对比损失
（2）对齐损失
（3）掩码语言建模损失 MABEL：a Method for Attenuating Gender Bias using Enta…
论文阅读——Multi-Task Learning Framework for Extracting Emoton Cause Span and Entailment in Conversations
文章目录 摘要引言相关工作RECCON任务模型任务1：Causal Span Extraction任务2：Causal Emotion EntailmentE2E Cause Span and Entailment model 实验部分Causal Span ExtractionCausal Emotion Entailment 分析总结参考文献 摘要
论文出自印度坎普尔理工…
《Reasoning about Entailment with Neural Attention》阅读笔记
题目直译的话就是使用神经网络注意力机制实现蕴涵推理，文章主要讲述了如何使用LSTM和Attention做英文阅读理解，结合数据集讲就是给出一段话或者说是上下文文本1（hypothesis），然后给出一个结论或者摘要文本2（…
论文阅读——Knowledge-Bridged Causal Interaction Network for Causal Emotion Entailment
文章目录 摘要引言相关工作CEEECE 方法任务定义特征抽取并行知识桥接的因果交互CSK-Enhanced Graph Attention ModuleEmotional Interaction ModuleActional Interaction Module 原因话语预测 实验基线和比较的模型实验结果消融实验总结 摘要
论文出自哈工大赵妍妍老师和秦兵老…
Reasoning about Entailment with Neural Attention
前面几篇文章分享的都是seq2seq和attention model在机器翻译领域中的应用，在自动文摘系列文章中也分享了六七篇在自动文摘领域中的应用。本文将分享的这篇文章研究了seq2seqattention在textual entailment领域的应用。本文题目是REASONING ABOUT ENTAILMENT WITH NE…
Textual Entailment（自然语言推理－文本蕴含） - AllenNLP
自然语言推理是NLP高级别的任务之一，不过自然语言推理包含的内容比较多，机器阅读，问答系统和对话等本质上都属于自然语言推理。最近在看AllenNLP包的时候，里面有个模块：文本蕴含任务(text entailment)，它的…
【论文笔记】Reasoning about Entailment with Neural Attention
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这篇论文主要讲了他们第一次应用深度学习取得了比现阶段人工特征更好的结果（201509），模型架构大体是:LSTM—Attention—FC分类 https://arxiv.org/pdf/1509.06664v1.pdf
LSTM层
他们使…
Reasoning about Entailment with Neural Attention-学习笔记
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LSTM可以学习丰富的语句表示，这些语句适合于确定文本含义。LSTM神经网络很适用于文本蕴含类的任务。针对识别文本蕴含(RTE)任务提出了一个带有注意力的神经网络。文中的模型能够处理以前提为条件的假设来推理词…