Element-UI Table组件实现列拖拽效果

本文主要讨论了如何在Element-UI的table组件上实现列拖拽效果，并涉及了自然语言处理领域的相关知识，特别是机器阅读理解与文本问答技术。在描述中提到了对数字进行逻辑否定的操作，这是在处理某些特定问题时，如计算百分比的补数，以得到“不是德国人的百分比”。此外，还提到了多跨度抽取方法在问答系统中的应用，以应对现实世界中可能存在的多个答案情况。 在自然语言处理(NLP)领域，逻辑否定是处理信息时的一个基本操作。在给定的例子中，如果知道“德国人占22.5%”，逻辑否定意味着我们需要找出剩余的部分，即“77.5%”。这里，通过为每个数字分配一个二分类变量来标记是否需要进行逻辑否定，并利用softmax函数计算逻辑否定的概率。公式(7.9)展示了如何通过Feed-Forward Network(FFN)结合输入向量([ui; vQ2; vP2; vCLS])来计算这一概率。 在机器阅读理解(Machine Reading Comprehension, MRC)和文本问答(Textual Question Answering)中，传统的抽取式问答系统通常假设答案可以从文本中的单一跨度提取。然而，实际问题可能需要从多个跨度中组合答案，这就需要发展多跨度抽取方法。这种扩展使得系统能够处理更为复杂的问题，例如那些答案分散在文本不同部分的问题。 工学博士学位论文《机器阅读理解与文本问答技术研究》详细探讨了这些主题，由胡明昊撰写，导师为彭宇行研究员，协助指导教师为唐文胜教授。论文涵盖了创新性声明和版权使用授权书，表明了作者对研究工作的所有权和对学校使用论文的许可。 本资源涉及的关键知识点包括：Element-UI table组件的列拖拽实现、自然语言处理中的逻辑否定、多跨度抽取在问答系统中的应用，以及机器阅读理解与文本问答技术的深度研究。这些内容对于理解和开发智能问答系统，特别是在处理复杂信息和多源答案时具有重要意义。