第３２卷 第１１期
２０１８年１１月中文信息学报JOU RNAL OF CHINESE INFORM A TION PROCESSING Vol ．３２，No ．１１Nov ．，２０１８文章编号：１００３‐００７７（２０１８）１１‐０１２８‐０７
T ‐Reader ：一种基于自注意力机制的多任务深度阅读理解模型
郑玉昆１，李丹２，范臻１，刘奕群１，张敏１，马少平１
（１．清华大学计算机系，北京１０００８４；
２．阿姆斯特丹大学ILPS ，荷兰阿姆斯特丹１０９８XH ）
摘 要：该文介绍T HUIR 团队在“２０１８机器阅读理解技术竞赛”中的模型设计与实验结果。针对多文档机器阅读理解任务，设计了基于自注意力机制的多任务深度阅读理解模型T ‐Reader ，在所有１０５支参赛队伍中取得了第八名的成绩。除文本信息外，提取了问题与段落精准匹配等特征作为模型输入；在模型的段落匹配阶段，采用跨段落的文档级自注意力机制，通过循环神经网络实现了跨文档的问题级信息交互；在答案范围预测阶段，通过进行段落排序引入强化学习的方法提升模型性能。
关键词：机器阅读理解；问答系统；深度学习；强化学习
中图分类号：T P ３９１ 文献标识码：A
T ‐Reader ：A Multi ‐task Deep Reading Comprehension Model with Self ‐attention Mechanism
ZHENG Yukun １，LI Dan ２，FAN Zhen １，LIU Yiqun １，ZHANG Min １，M A Shaoping １（１．Department of Computer Science and Technology ，Tsinghua University ，Beijing １０００８４，China ；
２．University of Amsterdam ILPS ，Amsterdam １０９８XH ，Netherlands ）
Abstract ：This paper describes the approach and the experimental results of T HUIR at ２０１８NLP Challenge on Ma ‐chine Reading Comprehension ．We design a multi ‐task deep neural model with self ‐attention mechanism ．The self ‐attention mechanism on passages within a document allows information to flow across passages ，and the recurrent neural network further shares information across documents ．Besides the distributed representation of questions and p assages learned during model training ，we also extract features denoting exact matching between questions and pas ‐sages as the inputs of the model ．When predicting the span of the answer ，we introduce passage ranking into the model to promote the model performance via reinforcement learning ．This proposed method ranks ８／１０５on the final test set ．Keywords ：machine reading comprehension ；q uestion answering system ；deep learning ；reinforcement learning 收稿日期：２０１８‐０６‐２５ 定稿日期：２０１８‐０７‐２６
基金项目：国家自然科学基金（６１６２２２０８，６１７３２００８，６１５３２０１１）；国家９７３计划（２０１５CB ３５８７００）0 简介
近年来，机器阅读理解发展迅速，成为了深度学
习领域的热点。随着多个阅读理解与问答数据集的
发布，越来越多端到端的深度学习方法被提出，算法
性能上取得了极大进步。数据集方面，斯坦福问答
数据集SQuAD ［１］和微软阅读理解数据集M S
M ARCO ［２］是两个目前最为流行的真实问答数据集。其中，SQuAD 属于抽取式的问答数据集，但不
同于以往类似数据集的是，SQuAD 数据集涉及了多种模式的上下文逻辑推理。M S M ARCO 数据集从Bing 搜索引擎中收集问题的文档，答案不再具有约束，即一些答案可能由用户撰写，存在无法与段落完全匹配的文字或者同时包含多个段落片段。M S M ARCO 数据集的设置更接近真实阅读理解与问答的情景，同时任务也更具有挑战性。目前两个数据集的最新排行榜上机器均取得了超过人类平均水平的成绩，极大地推动了深度学习在自然语言理解
的发展。万方数据
深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。
阅读：2002年北京试题解析——阅读 （一） In ancient times the most important examinations were spoken, not written. In the schools of ancient Greece and Rome , testing usually consisted of saying poetry aloud or giving speeches. In the European universities of the Middle Ages, students who were working for advanced degrees had to discuss questions in their field of study with people who had made a special study of the subject. This custom exists today as part of the process of testing candidates for the doctor's degree. Generally, however, modern examinations are written. The written examination, where all students are tested on the same question, was probably not known until the nineteenth century. Perhaps it came into existence with the great increase in population and the development of modern industry. A room full of candidates for a state examination, timed exactly by electric clocks and carefully watched over by managers ,resembles a group of workers at an automobile factory. Generally, during examinations teachers and students are expected to act like machines. One type of test is sometimes called an "objective" test. It is intended to deal with facts, not personal opinions. To make up an objective test the teacher writes a series of questions, each of which has only one correct answer. Along with each question the teacher writes the correct answer and also three statements that look like correct answers to students who have not learned the material properly. 1. In the Middle Ages students_________. A. took objective tests B. specialized in one subject C. were timed by electric clocks D. never wrote exams 2. The main idea of paragraph 3 is that_________. A. workers now take examination B. the population has grown C. there are only written exams D. examinations are now written and timed 3. The kind of exams where students must select answers are_________. A. personal B. spoken C. objective D. written 4. Modern industry must have developed_________. A. before the Middle Ages C. in Greece or Rome B. around the 19th century D. machines to take tests 5. It may be concluded that testing_________. A. should test only opinions C. has changed since the Middle Ages B. should always be written D. is given only in factories
第2章视觉注意机制理论分析 2.1 引言 随着信息技术的快速发展，数字图像、视频成为信息的重要载体。如何高效地处理和分析图像数据，理解图像内容已经成为当前的研究热点。众所周知，人类可以从复杂的场景中快速地找到我们感兴趣的区域，容易地完成对场景的理解。这是因为人类视觉系统(Human Visual System/HVS)的信息选择策略，利用视觉注意机制引导人眼在海量数据中注视到显著的区域，并分配资源对重要区域优先进行处理[10]。多数情况下，当我们的眼睛接收到来自外界的大量的视觉信息，大脑并不能对所有的视觉信息进行同时，而是删除大部分无用信息，筛选出少许感兴趣的重要信息，优先对这些视觉信息进行处理。 计算机作为目前处理信息最快的工具之一，在计算机图像处理中引入视觉注意机制，不仅可以提高数据筛选能力和计算机的运算速度，还在物体识别、目标跟踪、图像分析与理解等领域具有重要的应用价值，这就为汽车车牌的快速处理提供了一个很好的解决方法。但是目前的计算机视觉与人类的视觉在能力上存在着巨大的差异。视觉注意机制是涉及生物视觉处理等学科交叉领域，生物视觉与计算机视觉进行的学科交流为理论创新带来了新的思路：一个可行的方法是从研究人类的视觉系统(大脑)如何感知和识别外界视觉刺激出发，模拟人的视觉注意机制，建立一种有效的视觉注意计算模型，使计算机拥有人类所具备的观察和理解世界的能力，并将其应用于静态场景、动态场景的感兴趣区域检测及场景分类中。 2.2 人类视觉感知系统 关于人类的视觉感知系统，尤其是人类自身的视觉神经系统，心理学等相关领域专家已经进行了长期的探索和研究。通过深入研究探索，人们发现人类视觉神经系统中的视觉感官信息在人脑中是按照某一固定路径来进行传递的，其输入的是视觉刺激，输出的是视觉感知，主要是由视觉感官、视觉通路、视感觉中枢组织和视知觉中枢组织组成的，其分别负责视觉信息的生成、传送和分析。其中视觉信息分析过程可分为视感觉分析和视知觉分析，如图 2.1所示。
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.doczj.com/doc/3b9387098.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
本技术提供一种集成注意力机制的行人重识别方法，包括以下步骤：步骤一，构造嵌入多粒度注意力机制的CNN；步骤二，把train数据集输入CNN训练CNN，得到CNN模型，其中CNN的损失函数为分类损失和Trihard损失之和；步骤三，把gallery数据集输入到步骤二所述的CNN模型中，得到一个图片特征数据库，其中每个特征都有唯一的行人id；步骤四，输入query图片得到特征，检索步骤三中的图片特征数据库计算出相似度，选出相似度最高的这张图片，这张gallery图片的行人id就是query图片的行人id。该方法设计了一种新的注意力模块，相应提出了多粒度注意力机制，把该机制集成到CNN中，以提升CNN的特征提取水平，增强CNN的不规则采样能力，更强地适应行人姿势、背景等变化，以适应行人重识别任务。 权利要求书 1.一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：
步骤一，构造嵌入多粒度注意力机制的CNN； 步骤二，把train数据集输入CNN训练CNN，得到CNN模型，其中CNN的损失函数为分类损失和Trihard损失之和； 步骤三，把gallery数据集输入到步骤二所述的CNN模型中，得到一个图片特征数据库，其中每个特征都有唯一的行人id； 步骤四，输入query图片得到特征，检索步骤三中的图片特征数据库计算出相似度，选出相似度最高的这张图片，这张gallery图片的行人id就是query图片的行人id。 2.根据权利要求1所述的一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，步骤一中的CNN具体为：包含多个stage，每两个stage之间插入注意力模块； 所述注意力模块由卷积层conv、relu层、第一全连接层fc1、第二全连接层fc2、sigmoid层、tile层和element-wise层依次拼接而成；conv在通道维度上进行学习，并将通道数量压缩为1，将每张图片的输入张量的规模变成了二维平面；relu层起到非线性变换的作用，fc1起到在空间维度上的压缩作用，fc2起到在空间维度上的还原作用，fc1和fc2整体对特征图的筛选过滤；sigmoid层执行sigmoid运算，其输出结果为每个通道上的掩码矩阵；tile层在通道维度上进行广播运算，elment-wise层对经过tile运算的张量和原输入张量进行相乘运算。 3.根据权利要求2所述的一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，对所述注意力模块进行参数设置，具体为：conv的输入通道数为C，输出通道数为1，卷积核大小为 1x1，偏置为true；fc1层输入特征数为H x W，输出特征数为H，fc2层的输入特征数为H，输出特征数为H x W。 4.根据权利要求2所述的一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，所述注意力模块的计算流程为： 步骤1.1，conv接收前一个stage输入，记为A，规模为(n x C x H x W)，并执行卷积运算；其
题目：注意力模型的当前发展水平 作者：Ali Borji, and Laurent Itti 摘要：视觉注意力的建模，特别是刺激驱动的，基于显著性的注意力，在过去25年内已经是一个非常活跃的研究领域。现在有很多不同的模型，除了给其他领域带来理论贡献以外，这些模型已经在计算机视觉，移动机器人，和认知系统展示出成功的应用。这里我们从计算角度综述应用在这些模型的基本概念。我们提出了对大概65个模型的分类，提供了一个方法、性能和缺点的关键的比较。特别是，提出了从行为研究和计算研究得出的13个标准，来量化笔记注意力模型。并且，我们解决了一些具有挑战的模型问题，包括计算模型的生理解释，与眼动数据库的关系，自上而下和自下而上的分离，以及构建有意义的性能指标。最后，我们突出注意力模型的今后研究方向，为未来提出见解。 1，介绍 每秒钟有大量的视觉信息进入人们的眼睛[1][2]。如果没有一个智慧的机制来滤除视觉数的中的错误的数据，实时处理这些数据将是一个非常恐怖的事情。高层次的认知和复杂处理，比如物体认知或者场景理解，都依赖这些经过这种方式【注：一个智慧的机制来滤除视觉数的中的错误的数据】转换过的易处理的数据。本文将讨论的这个机制就是视觉注意力，他的核心在于选择机制的思想以及相关的概念。对人类来说，注意力通过已经进化为高分辨率的中央凹的视网膜【注：中央凹（central fovea）：是眼球后极视网膜上一个浅黄色的区域，称为黄斑。其中央有一椭圆形小凹，称为中央凹】和一个底分辨率的周围区域实现的。尽管视觉注意力将这些解剖学组织指向场景中的重要部分来采集更具体的信息，（视觉注意力模型的）主要问题是基于这个指向的计算机制。 近年来，科学研究的很多方面已经旨在回答这个问题。心理学家研究了视觉注意力的相关行为，比如变化盲点[3][4]【注：变化盲点Change blindness 是一个心理学现象，当刺激发生变化时，人们往往无法注意到】，无注意力盲点[5]【注：无注意力盲点inattentional blindness是我们无法注意到一些显而易见的激励】和注意瞬脱[6]【注：注意瞬脱attenional blink是指在一个连续的注视过程中，我们会短时间内无法注意到一些显著的物体或者其他东西】。神经生理学家证明了神经元是如何适应自己来更好的感知感兴趣的物体 [27][28]。计算神经科学家已经构建了现实的神经网络模型来模拟和解释注意力行为（比如[29][30]）。受这些研究的鼓励，机器人学家和计算机视觉科学家已经试图解决计算复杂度的内在问题来构建能够实时工作的系统（比如[14][15]）。尽管现在在以上提及的研究领域已经有很多模型，这里我们仅讨论能够计算图像或者视频的显著图的模型（见下节的定义）。对于计算视觉注意力的计算模型的一般综合，包括偏向竞争[10]，选择调节[15]，注意力模型的规范化[181]，和其他模型，参考[8]。从心理学、神经生理学以及计算角度出
2012年第12期 吉林省教育学院学报 No.12，2012 第28卷JOURNAL OF EDUCATIONAL INSTITUTE OF JILIN PROVINCE Vol .28（总288期） Total No .296 收稿日期：2012—10—18 作者简介：陈梦泽（1984—），男，吉林长春人，长春师范学院数学学院，助教，硕士。研究方向：图像处理，视频图像水印，计算视觉等。 人类视觉注意力的发展与分析 陈梦泽 （长春师范学院数学学院，吉林长春130000） 摘要：人类视觉在面对复杂场景时，会迅速将注意力集中在显著性区域，从而发现其感兴趣的目标。由于注意力选择机制的存在，这种处理的精确性和速度会超过机器视觉。因此如何设计出能够模拟人类视觉注意力的模型是现在我们亟待解决的问题。 关键词：视觉注意；显著图；视觉特征中图分类号：TP391．41 文献标识码：A 文章编号：1671—1580（2012）12—0139—02 人类进行视觉信息的处理主要通过人类视觉注意这一重要的心理调节机制， 在信息爆炸的社会，有大量视觉信息输入的时候做有机筛选变得非常有必要，视觉注意力提供了这样的功能。人类视觉系统可以帮助我们过滤一些不相关的信息，更加关注感 兴趣的事物， 通过及时分析视频中主要的信息（颜色、亮度、轮廓、运动等），从而快速地提取关键目标对象。将这种机制引入到图像分析领域可以大大提高图像处理的效率。它主要应用在下面几个主要领域：图像和视频的压缩及编码、信息隐藏和数字水 印、 目标分割和检测识别、图像检索、场景分析等 。 一、静态图像影响视觉注意程度的主要因素 图1观察图像 最基本的视觉信息包括：颜色、亮度、轮廓、位置 等。根据人类视觉处理信息的流程， 对于静止的图像，底层视觉特征是影响视觉注意程度的首要因素：物体的亮度越高越容易被关注、物体的边缘有较高的对比度可以得到更多的注意，颜色越鲜艳则在图片中更突出。例如我们在看到图1时，我们会在第 一时间注意到鱼，两只鱼在视觉上是显著的，它们的 颜色和形状都和背景不一样， 在水中很明显。这种明确的视觉特性差异是由物理刺激形成的。同时高层信息对注意力也有较大影响：例如人们会更注意 尺寸大的或者细长条的物体， 位于区域中央25%的区域比其余部分注意度高，例如图1中鱼的位置在图片的中央，就单一物体来说在画面中最大；前景比 背景包含更多的语义信息， 则具有更高的注意程度，例如在包含有人物的图像中，人物尤其是面部及面部器官更容易吸引注意。 对于静态图像的视觉注意力的研究有很多经典的模型。最早的Treisman 提出的特征整合理论，把视觉信息处理过程分为前注意阶段和集中注意阶段，在前注意阶段提出各种视觉特征，并在注意阶段 以串行方式整合为视觉客体。在此基础上， 1990年，Wolfe 提出了指向性搜索理论，对一幅图像，通过滤波得到各个视觉特征的特征图，然后通过不同 的加权方式将其综合成一张特征图， 图像中幅度大的地方就是感兴趣的区域。1998年， Itti 等在Koch 的理论框架基础上提出了显著性的视觉注意模型，它的目标选择是基于自底向上数据驱动的，通过特征提取、显著图生成和注意焦点的转移三个过程来选取目标对象。 二、动态图像影响视觉注意程度的主要因素在视频中除了有静态图像影响视觉注意程度的因素外，最引人注意的是运动特征，高速行驶的汽车总要比静止的路标更吸引人的注意。随着时间的推 9 31
深度神经网络及目标检测学习笔记 ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 １．1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹
深度阅读练习题 练习6. 2012年12月第一套 Passage One Questions 57 to 61 are based on the following passage. As you are probably aware, the latest job markets news isn’t good: Unemployment is still more than 9 percent, and new job growth has fallen close to zero. That’s bad for the economy, of course. And it may be especially discouraging if you happen to be looking for a job or hoping to change careers right now. But it actually shouldn’t matter to you nearly as much as you think. That’s because job growth numbers don’t matter to job hunters as much as job turnover (人员更替) data. After all, existing jobs open up every day due to promotions, resignations, terminations(解雇), and retirements. (Yes, people are retiring even in this economy.) In both good times and bad, turnover creates more openings than economic growth does. Even in June of 2007, when the economy was still moving ahead, job growth was only 132,000, while turnover was million! And as it turns out, even today — with job growth near zero — over 4 million job hunters are being hired every month. I don’t mean to imply that overall job growth doesn’t have an impact on one’s ability to land a job. It’s true that if total employment were higher, it would mean more jobs for all of us to choose from (and compete for). An d it’s true that there are currently more people applying for each available job opening, regardless of whether it’s a new one or not.
基于深度学习与自注意力机制的情感分类方法研究传统的情感分类算法大多基于浅层的机器学习,采用人工设计的特征选择方法进行特征提取,但这些方法耗时长,训练难,人工成本高的缺陷很难适用于如今数据集庞大的应用场景。基于深度学习的情感分类方法,能从海量数据中主动学习包含语义信息的词向量,通过不 同的深度神经网络获得句子或文档的特征和情感表达。深度神经网络中的损失函数对模型训练过拟合影响力显著,优化损失函数能够提高模型泛化能力,减少过拟合;情感词在文本分类中占有重要地位,循环神经网络中对输入词在情感分类结果的贡献度进行快速排序,增加情感词在文本分类中的影响,能够定量减少情感信息的丢失;在情感分 类任务中引入自注意力机制,能充分学习到句子内部的词依赖关系, 优化特征向量,有效解决信息冗余。基于上述思想,本文结合深度神经网络和自注意力机制展开文本情感分类方法的研究,通过设计模型结构和优化策略,提出四种情感分类模型,以期获得更好的分类效果。本文主要研究工作和创新点如下:(1)以长短期记忆网络和卷积神经网 络为基础,对二分类任务中所用的交叉熵损失函数进行优化,使模型 更有效地去拟合预测错误样本,减少过拟合。基于优化的交叉熵损失函数,设计了 LSTM-BO(Long Short-Term Memory Binary-Optimize)和 CNN-BO(Convolutional NeuralNetworks Binary-Optimize)模型,并在中文、英文两类数据集上进行参数优化实验和对比分析实验。实验表明,LSTM-BO和CNN-BO模型能够一定程度上提高情感分类准确率,明显降低损失率,防止过拟合。(2)循环神经网络能够处理文本数据的
深度阅读是最好的精神引领 随着现代人生活节奏的加快，以及手机和平板电脑的普及，泡一杯香茗点一盏灯，手捧书本潜心阅读的时光似乎与我们渐行渐远。在信息化时代下，面对五花八门的资讯，跳跃浏览、浅尝辄止、不求甚解的“浅阅读”成为大多数人的阅读习惯，如今人们的阅读或为了娱乐消遣或趋于实用功利，很少有人会花大块时间来“啃”书和深究。而对比上一辈作家和学者，如今年轻读者的阅读习惯有待改进。 一本好书需要反覆“啃” 著名语言学家郝铭鉴指出了“浅阅读”的危害性：“现在流行‘浅阅读’、‘轻阅读’，阅读只讲趣味，那不行的。如果一个人的阅读只停留在吃冰淇淋、巧克力的水准那是不够的。真正的阅读能力要体现在＂啃酸果＂上面。明明很艰深，但是对个人发展有用，就要啃下来。易中天出书《品三国》，用了个＂品＂字，我很感慨，品味、品尝，还是从文化享受的角度谈的，可是，有些著作是要啃的，从＂品＂到＂啃＂是两种境界。一个民族没有＂啃＂的精神，在文化上是上不去的。” 相较于上世纪中后期书籍相对贫乏的时代，人们有强烈的求知欲和阅读热情，为何在这个资讯发达的年代，人们反而阅读得少了呢？著名作家、《萌芽》杂志主编赵长天告诉记者：“我们年轻时可以选择的书很有限，所以找到一本好书就会很珍惜，会反覆读、反覆＂啃＂，
直到书的内容烂熟于心。而如今信息量很大，可供选择的书很多，现在的年轻人反而不像我们以前这样珍惜好书，阅读变得很碎片化。现在很少人现在愿意把一本书反覆读，一般看两遍已经是很了不得了。我不是反对阅读多元化，但如果阅读全出于消遣和功利就不行。一般的信息可以用浏览的方式来阅读，但是有深度的好书，绝对是需要静下心来细细钻研。建议每个人可以根据自己的性格、兴趣、经历来挑选十到二十本好书，反覆研读，这样的收获远比草草浏览一百本书要大得多。”作家淳子回忆道：“我在读小学时候，书本里有篇课文《我要读书》。我的写作完全得益于对好书的反覆阅读。” “只有阅读是终身职业” “对我而言，只有读书是终身职业，其它的事都是业余的。”随身带书、随时阅读的赵丽宏告诉记者，他把书本作为躲避喧嚣世界的精神港湾，“以前我住在浦东，每天要坐汽车经过黄浦江隧道，费很长的时间到市区上班。在车上的时间特别难熬，尤其是遇到交通堵塞，心里就更加焦躁。这时，倘若有一本好书在手中，便能把漫长的时光化为愉快的瞬间。有一次，汽车在幽暗的隧道里被堵住了。车窗外，只能看见灰暗毛糙的隧道壁，车厢里，空气混浊，一片抱怨之声。我从包里拿出《瓦尔登湖》来。书中描绘的宁静世界，让我仿佛身临其境到瓦尔登湖畔，和作者一起沉醉于美丽天籁、在山林湖泊之间独自思索。就在我兴致勃勃漫步于瓦尔登湖畔时，汽车已经驶出黑暗的隧道，车窗外日光灿烂，周围乘客脸上的愁容已经消失。听人们的议论时我才知道，刚才，汽车竟在隧道里滞留了整整一个小时！而我居
https://www.doczj.com/doc/3b9387098.html,/cet4/Read/moniti/20110504/081816415.html 【2011年英语四级阅读理解模拟题及解析---1】 What is it about Americans and food? We love to eat, but we feel 1 about it afterward. We say we want only the best, but we strangely enjoy junk food. We’re 2 with health and weight loss but face an unprecedented epidemic of obesity(肥胖). Perhaps the 3 to this ambivalence(矛盾情结) lies in our history. The first Europeans came to this continent searching for new spices but went in vain. The first cash crop(经济作物) wasn’t eaten but smoked. Then there was Prohibition, intended to prohibit drinking but actually encouraging more 4 ways of doing it. The immigrant experience, too, has been one o f inharmony. Do as Romans do means eating what “real Americans” eat, but our nation’s food has come to be 5 by imports—pizza, say, or hot dogs. And some of the country’s most treasured cooking comes from people who arrived here in shackles. Perhaps it should come as no surprise then that food has been a medium for the nation’s defining struggles, whether at the Boston Tea Party or the sit-ins at southern lunch counters. It is integral to our concepts of health and even morality whether one refrains from alcohol for religious reasons or evades meat for political 6 . But strong opinions have not brought 7 . Americans are ambivalent about what they put in their mouths. We have become 8 of our foods, especially as we learn more about what they contain. The 9 in food is still prosperous in the American consciousness. It’s no coincidence, then, that the first Thanksgiving holds the American imagination in such bondage(束缚). It’s what we eat and how we 10 it with friends, family, and strangers that help define America as a community today. A. answer B. result C. share D. guilty E. constant F. defined G. vanish H. adapted I. creative J. belief K. suspicious L. certainty M. obsessed N. identify O. ideals 【2011年英语四级阅读理解模拟题---1 解析】 1. D feel是一个系动词，可以判断此处应填入一个形容词，通过上下文意思，以及后面介词about, 可以 确定选项为D项guilty, 短语feel guilty about sth. “对……感到有愧”。全句的意思为“我们很爱吃，但是往往在吃完之后又有负罪感”。 2.M be obsessed with 为固定搭配，原意为“被……附上/缠住/迷住心窍”，放在本句表示“十分重视”。全句 的意思为“我们很关心健康和减肥，但肥胖却又空前地在蔓延”。 3. A 本句缺一个名词作主语，并且根据和介词to的搭配，可以推断出正确选项answer. 4. I 本句根据more和ways可以判断出需要填入一个形容词构成比较级，根据上下文，表示“旨在禁止酗酒 的禁酒令，却激发了更多新奇的方法来酗酒”，可以确定I为正确选项。 5. F 本题较难。根据be 和by 确定应填入一个过去分词。再根据上下文，上文表示“应该吃典型的美国人 吃的食物”，下文通过but 转折，表示实际上“美国的食物已经被诸如比萨和热狗这样的舶来品所诠释了”，因此可以确定F为正确选项。 6.B 政治结果，可根据宗教原因religious reasons来推断此处填政治结果。 7. L由于横线后面没有宾语，可以确定不是形成bring的短语，这样本句所缺的为一名词，做bring的宾语。 根据下文解释，“美国人对他们所吃的食物的态度是矛盾的”，可以推出本句意义为“坚定的观点也不是确定不变的”。因此可以确定L为正确选项。 8. K系动词become后应填入一个形容词，和后面介词of形成短语be/become suspicious of “对……感到怀 疑”。 9. J 本句缺一个名词作主语，并且根据和介词in的搭配，可以推断出正确选项belief，(have)belief in sth.“ 相 信……”。 10. C本句是一般现在时，缺一个动词，且和with 搭配，确定选项为share, share sth. with sb., “与某人分享 某事”。
一、视觉敏捷力测试 1．训练方法:找出每组中与第一个字母或汉字不一样的，用圆圈把它们圈起来并记录下来。BBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBDBBBBBDBBBBDBBBDBBBDBDBB共()个YYYYVYYYVYVYYYYVYYYVYVYYYYVYYYYVYYYYVYYYVYVYVYYVY共()个 亏亏弓亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏弓共()个 少少小少少小少少少少小少少少少小少少少小少少少小少少少小共()个 大太大大大太大大太大大大大太大大大太大大大太大大大大太大共()个 友友友支友友支友友支友支友支友友友支友友支友支友友支友支共()个测试目标：培养学生视觉的敏捷性、分辨性、专注性。利用眼睛来完成分辨的任务，必须在注意力高度集中的基础上才能完成，通过不同的视觉任务可以有效的进行专注力的训练。 测试要求：每组数只准看一遍，不能回读。 测试结果评定：如果学生在2分钟之内完成，说明视觉敏捷性已经达到很“专注”的水平了；如果是在2到5分钟之内完成，说明视觉敏捷性“比较一般”；如果5分钟之后完成或未完成，说明视觉敏捷性“很差”。 二、测试说明：下面的100个数字是打乱顺序后排列的，请你按照顺序在里面找出15个数字来，例如从1～15或从2～16或30～44等，记录下你找到这15个连续数字所花的时间。 12 33 40 97 94 57 22 19 49 60 27 98 79 870 13 61 680 99 541 95 14 76 81 59 48 93 28 20 96 34 62 50 368 16 78 39 86 742 11 82 85 38 87 24 47 63 32 77 51 71 21 52 4969 35 58 18 43 26 75 30 67 64 88 17 46 53 172 15 54 10 37 23 83 73 84 90 44 89 66 91 74 92 25 36 55 65 31 045 29 56 2 测试目标：测试你在集中注意力时的记忆程度与视觉注意的广度。 测试要求：测试前可看一遍，目视完成，不能回做。 测试结果评定：如果学生在30～40秒内就找到了15个连续数字，那集中注意力时的记忆程度就属于“优等”了，大约只有5%的人有这样的能力；如果有的学生只用了40～
引领学生深度阅读“三步法” 《课程标准》提出：“高中语文课程应进一步提高学生的语文素养，使学生具有较强的语文应用能力和一定的语文审美能力、探究能力。”对文学作品个性化的阅读是学生积极主动思维的产物，教师要珍视学生独特的感受、体验和理解。体验式阅读教学能让学生把知识对象化，获得知识，实现文本阅读的原始呈现。重视体验阅读，为深度阅读提供良好的阅读基础。 一、重视体验阅读是夯实深度阅读的基础 文学作品的形式多样性，要求教师在不同作品类型的教学中抓文本细节，灵活运用阅读方式。 1.诗词类重诵读促体悟。 中国是诗歌的国度。“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟”。学生通过诵读，不仅能品味作品的文辞美、音韵美，而且能感受文本的色彩美、情韵美。以苏轼《念奴娇?q赤壁怀古》为例。上阕咏赤壁，着重写景，不仅写出了大江的气势，而且表达了对英雄的向往之情。假借“人道是”引出所咏之人，用“乱、穿、惊、拍、卷”等勾画出古战场的险要与雄奇，为下阕追怀赤壁之战中的英雄人物渲染环境气氛。学生通过大声诵读，产生情感共鸣，远胜于教师用繁琐的语言讲解。 如果只是让学生诵读还是不够的，诗歌语言高度凝练，讲究含蓄，教师要以文本为平台挖掘作品的深层内涵。下阕中苏轼借
古抒怀，表达了对周瑜不朽功业的仰慕，对自己壮志难酬的哀痛。面对无奈的现实，苏轼并没有消沉，用“人间如梦，一尊还酹江月”表达了自己寄情于山水，在失意中追求快意的人生态度。苏轼这种情感释放要通过深度阅读理解，所以教师要积极引导学生用细读法，揣测诗人的心境，根据常见意象的象征含义和字面信息探寻诗句深层的含义。 2.小说戏剧类作品重人物促思考。 小说、戏剧中人物形象刻画是否典型，是作品能否成功的关键。教师要始终把人物赏析放在重要地位。不仅要关注人物的举止言行体现出来的性格特征，更要将人物放在社会大背景中深度思考，使人物形象更完整。以鲁迅《祝福》中鲁四老爷的形象赏析为例。作者用鲁四老爷两次对雇用祥林嫂的“皱眉”，表明他讨厌祥林嫂是个寡妇；又用两次“可恶”和“然而”表明鲁四老爷的反感与毫无同情心。对鲁四老爷大骂新党及对他书房的描写，进一步揭露出他迂腐、保守、顽固，反对改革和革命，尊崇理学的面目。人物的刻画是为小说主题服务的。教师要引导学生进行深度阅读，探究通过鲁四老爷反映的时代背景，从他身上反映出的封建礼教与思想的根深蒂固，揭露出封建礼教吃人的本质，暗示辛亥革命的不彻底及彻底反封建的必要。通过深度阅读，学生读懂了《祝福》的创作目的，对拓展阅读鲁迅的其他小说大有?益。 二、巧设问题引领是突破深度阅读的关键