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xubinchen-very6/Machine-Reading-Comprehension

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Introduction

During my internship at GammaLab, I participated in the SQUAD competition with team and won the first place in the world. https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
This project is an exploration of Chinese machine reading comprehension and also a summary of my internship work.

squad

Dependencies

Tensorflow 1.7
tqdm
jieba
synonym

Dataset

Dureader http://ai.baidu.com/broad/subordinate?dataset=dureader
Sogou http://task.www.sogou.com/cips-sogou_qa/
CMRC 2017 https://hfl-rc.github.io/cmrc2017/

Mission Details

Paragraph: 胰腺移植:指因胰腺功能衰竭,已经实施了在全身麻醉下进行的胰腺的异体器官移植手术。单纯胰岛移植、部分胰腺组织或细胞的移植 不在本保障范围之内。
Question: 哪些移植不在胰腺移植的保障范围呢?
Answer: 单纯胰岛移植、部分胰腺组织或细胞的移植

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'paragraphs': [{'context':
'地方税务局是一个泛称是中华人民共和国1994年分税制改革的结果1994年分税制把税种分为中央税地方税中央地方共享税
征税系统由税务局分为国家税务系统与地方税务系统其中中央税中央地方共享税由国税系统包括国家税务总局及各地的国家税务局征收地方税由地方税务局征收地方税务局在省区各级地方政府中设置国务院中没有地方税务局地税局长由本级人民
政府任免但要征求上级国家税务局的意见一般情况下地方税务局与财政厅是分立的不是一个机构两块牌子但也有例外例如上海市在2008年政府机构改革之前上海市财政局上海市地方税务局和上海市国家税务局为合署办公一个机构三块牌子而2008年政府机构改革之后上海市财政局被独立设置上海市地方税务局和上海市国家税务局仍为合署办公一个机构两块牌子
时县一级财政局长常常兼任地税局长地方税务局主要征收营业税企业所得税个人所得税土地增值税城镇土地使用税城市
维护建设税房产税城市房地产税车船使用税车辆使用牌照税屠宰税资源税固定资产投资方向调节税印花税农业税
业特产税契税耕地占用税筵席税城市集体服务事业费文化事业建设费教育费附加以及地方税的滞补罚收入和外商投资企业土
地使用费。',
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地方', '税务系统', '', '其中', '中央税', '', '中央', '地方', '共享税', '', '国税', '系统', '', '
', '国家税务总局', '', '各地', '', '国家税务局', '', '征收', '', '地方税', '', '地方税务局', '
', '', '地方税务局', '', '', '', '', '', '', '', '', '各级', '地方', '政府', '', '
', '', '国务院', '', '没有', '地方税务局', '', '地税局', '长由', '本级', '人民政府', '任免', '', '
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财政厅', '', '', '', '', '分立', '', '', '不是', '一个', '机构', '两块', '牌子', '', '', '
', '', '例外', '', '例如', '', '上海市', '', '2008', '', '政府', '机构', '改革', '之前', '', '
上海市', '财政局', '', '上海市', '地方税务局', '', '上海市', '国家税务局', '', '合署', '办公', '', '
', '机构', '', '三块', '牌子', '', '', '2008', '', '政府', '机构', '改革', '之后', '', '上海
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办公', '', '一个', '机构', '', '两块', '牌子', '', '同时', '', '一级', '', '财政', '局长', '常常',
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Performance

通用MRC Dev EM Dev F1 Test EM Test F1 step
QANet96 49.25 76.82 41.93 73.68 88000
QANet256 48.57 76.46 42.04 73.80 100000
QANet256+cw2vec* 47.42 77.05 47.18 75.42 57000
QANet256+stroke-aware* 47.79 77.07 47.62 76.44 59000
QANet256+wordpiece-aware* 48.01 77.51 47.83 77.71 59000
BERT-base 46.58 75.94 46.34 76.12 100000

cw2vec: Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information
stroke-aware: Original method
wordpiece-aware: Original method

Analysis

TODO

  • Update README.MD
  • Update QANetBaseline
  • Update cw2vec(alibaba)
  • Update stroke-aware language model
  • Update wordpiece-aware language model
  • Bert-Chinese
  • Update Question Augument:FrameNet + Open-sesame + Valencer

About

Application of MRC in Chinese

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Releases

No releases published

Packages

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