Element-UI Table组件实现列拖拽效果的方法

"这篇资源主要讨论的是在自然语言处理领域中，如何在机器阅读理解与文本问答技术中解决答案重排失效的问题。作者受到了计算机视觉领域非最大抑制算法的启发，提出了一种跨度级非最大抑制算法来消除冗余的答案跨度，以优化问题解答的准确性。同时，文中也涉及到了候选答案的重排序策略，通过计算跨度表示和重排序得分，以避免重复编码输入文本段。该研究由胡明昊博士生完成，指导教师为彭宇行研究员，属于计算机科学与技术领域的自然语言处理方向。" 在自然语言处理中，机器阅读理解（Machine Reading Comprehension, MRC）和文本问答（Textual Question Answering）是关键的技术，它们旨在让机器理解文本并准确回答问题。在实际应用中，尤其是在大规模数据集如TriviaQA中，可能出现多个候选答案指向同一文本片段的情况，这可能导致答案重排失效，影响系统性能。 为了解决这个问题，作者借鉴了计算机视觉领域的非最大抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）算法，通常用于目标检测任务中去除冗余边界框。他们提出了一种“跨度级非最大抑制”算法，该算法首先依据得分选择最高答案，然后移除与其重叠的其他候选答案，以确保最终结果中的答案不重复。重叠的定义是两个答案至少共享一个边界位置。这个过程会持续到所有答案处理完毕或者达到预设的最大答案数。 在确保答案不重叠之后，论文中提到了候选答案的重排序步骤。这一步骤是为了计算每个候选答案的得分，通过使用最终层隐藏状态计算跨度表示，从而避免对输入文本段的重复编码。然而，实验表明使用跨度级别的F1函数并未带来明显的性能提升。 这篇论文由胡明昊撰写，他的研究方向是自然语言处理，指导老师是彭宇行研究员，协助指导教师是唐文胜教授。论文详细阐述了机器阅读理解与文本问答技术的研究进展，包括提出的解决方案和实验结果，对于提高系统在处理复杂文本问答任务时的准确性具有重要价值。