专栏名称: PaperWeekly
PaperWeekly是一个分享知识和交流学问的学术组织，关注的领域是自然语言处理的各个方向。我们热爱知识，分享知识，希望通过我们大家的努力为自然语言处理的发展做出一点点贡献。我们每周会分享一期特定话题的论文笔记和本周值得读的相关论文。
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第3期Talk实录 | 数据驱动的大规模分类体系构建

PaperWeekly  · 公众号  · 科研  · 2017-03-24 15:55

正文

本文为 3 月 23 日，复旦大学计算机本科直博生（博士二年级），知识工场实验室（Knowledge Works, kw.fudan.edu.cn）技术负责人 —— 梁家卿 在第 3 期 Talk 中的直播分享材料和 QA 问答。


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Q & A


Q

对于关系传递性的正确性判断这篇论文 ， 文章是建立在构建标注数据和特征上来做的 ， 想请问下有没有一个宏观的解释 ， 在什么情况下传递性成立以及什么时候不成立呢 ？ 换句话说 ， 不成立主要是因为什么引起的呢 ？

梁家卿

因为我们使用的是一个黑核 ， 就是机器学习模型 ， 所以我们很难知道它具体是由于什么原因引起的。我猜想的话 ， 主要是因为中间词 B 意思的偏移 ， 但是这个偏移我们很难严格的定义。总来说很难知道具体原因是什么 ， 因为机器模型实在是不可解释。


Q

对于 recall 的评估 ， 文章的模型发现的错误 isA 关系都包含在 baseline 发现的错误关系里面么 ， 我觉得分母应该是所有模型发现的错误 isA 关系的并集才对 ？

梁家卿

这里我没有细讲







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