我一个理科生造的AI，怎么就去做历史高考题了呢？[图]





整体如下图所示：

答案第一条：“紧密了国际交流，各国与各行业间生产的互补性增强，为世界市场的形成预备了物质条件。”

其实高考的历史简答题是有“套路”的：题型惟独五种，分别是背景、原因、主张、事实、意义。

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历史是一门敏感的学科，尤其是高考历史，要是AI的“思想”出了偏差，可就需要接受再教育了。所以，我们只给AI投喂高中历史课本上的信息作为语料。

问题为“分析人类生产力的进步与世界市场形成之间的关系，谈谈世界市场形成对人类生活方式有何影响。”

而这篇论文的作者，是两位上交的同学，分别来自计算机系和上海市教委智能交互与认知工程重点实验室。

NTM的工作过程如下图所示：

之所以这么说，是因为arXiv上浮上了一篇论文，一个可以答高考历史题的AI，还能给高考文综的历史题“提分”。

从这份成绩单上，可以看出两点，

通过讲述历史事实来分析问题，比如：

而且不是简单的单选或多选题，他们这次要让AI来答简答题。

要搭建一个什么样的模型，来接受这些数据的训练和检验，努力像个高中生一样来回答这些历史简答题呢？

打标签的具体效果，是下面这个样子：

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看明白了五类问题的题型，我们大概对高考的历史题有了一点清楚的认识。接下来，需要去四处寻语料了。



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把历史上思想家们的观点写出来，并加以分析归纳，如：

理科生搭建这样一个模型，能在文科生的考试里拿下几分？

一是与前辈算法们相比，CGNN的确能取得更好的成绩。

原标题:我一个理科生造的AI，怎么就去做历史高考题了呢？

以往AI们“学术研究”的范围往往是理工科领域，但是Zhuosheng Zhang和Hai Zhao两位同学挑选了一个完全不一样的科目：历史。

简答题，问题千奇百怪。让AI做简答题该从哪里入手呢？

而这个问题的答案也被改为了标签：

现在，有了数据集之后，关键来了：

One-shot Learning for Question-Answering in Gaokao History Challenge
郭一璞 发自 海边边 






诚挚聘请

CGNN的具体工作过程如下图所示：

运用我们从古代诗文、戏曲、民间传奇中已经学到的知识，举例说明中国古代自给自脚的自然经济的状况。



在整个模型中，爱讯网，合作门控神经网络（cooperative gated neural network, CGNN）用于特征表示和答案检索。

此外，量子位专业细分群(自动驾驶、CV、NLP、机器学习等)正在招募，面向正在从事相关领域的工程师及研究人员。

拿到历史课本后，作者寻到了专家，依据课标要求的1929个知识点，提取出了教科书中的1929个文本片段。

考察学生对某个历史时期相关社会背景知识的了解，如：

春秋战国时期是社会剧烈动荡的历史阶段，为什么在这样的时期会浮上思想文化活跃的局面。



— 完 —

用历史唯物主义和辩证唯物主义的观点来分析古代雅典民主政治和罗马法进展的历程，了解它们对后世的作用和影响。

“农民可能充当一种极端保守的角色，也可能充当一种具有高度革命性的角色。” 试结合有关史实评析这一观点。

虽说没正式参加高考，但他们用自己的测试集，检验了一下自己模型的成绩，和机器问答界的前辈们比拼了一下。

然后，拿出珍藏的五三，挑出一定数量的真题，结合教科书中的文本，给这些题目分配对应的答案。



现在，我们得到了1929对带注释的问答，然后把这些问答等分为训练集和测试集两部分。

在启蒙运动中，众多的启蒙思想家的共性思想主张是什么？ 他们之间有何继承和进展。