D-Reader:一种以全文预测的阅读理解模型

该文针对2018机器阅读理解技术竞赛提出一个基于双向注意流(BiDAF)BiDAF的阅读理解模型,实作于DuReader中文问答数据集。该文观察到基线系统采用与问题最相近的段落,作为预测的筛选条件,而改以完整段落来预测答案,结果证实优于原方法。并利用fastText训练词向量以强化上下文信息,最后通过集成学习优化结果,提升效能与稳定性。此外,针对DuReader的是非类题型,该文集成两个分类模型,分别基于注意力机制(attention)与相似性机制(similarity)来预测答案类别。该模型最终在"2018机器阅读理解技术竞赛"的评比中得到了ROUGE-L 56.57与BLEU-4 48.03。

全自动水陆两栖服务机器人平台

为了更好地完成洪水紧急救援、精细养殖以及改良河道等水陆混杂的复杂任务,文章设计了全自动水陆两栖服务机器人平台,该平台可根据用户设定的多目标任务生成路径。机器人平台可根据生成的路径自主巡航全自动完成任务,也可以通过电脑或手机端远程实时遥控。同时,该平台还可以根据不同的任务需求,选择搭建多种配件装置,例如机械臂装置、水质检测装置、投食装置等。