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  • 摘要 本文研究了条件极大似然估计的渐近性质和基于似然的弱外生性检验。...本文的主要目标是:(i)研究向量自回归(VAR)模型中弱外生性的似然性分析的极限理论,其中变量积分为二阶(表示为I(...

    摘要

    本文研究了条件极大似然估计的渐近性质和基于似然的弱外生性检验。I(2)VAR模型中的弱外生性允许我们基于混合高斯分布进行渐近条件推断。I(2)VAR中弱外生性的对数似然比检验统计量模型是渐近χ 2分布。本文还介绍了使用日本宏观经济数据提出的弱外生性测试的实证说明。

    引言

    本文的主要目标是:(i)研究向量自回归(VAR)模型中弱外生性的似然性分析的极限理论,其中变量积分为二阶(表示为I(2)),(ii)给出I(2)VAR分析的经验说明,该分析以弱外生性的基于似然的检验为中心。诸如线性趋势之类的确定性术语通常在宏观经济数据的经验建模中起关键作用。因此,线性趋势和常数都包含在模型中。本介绍部分首先概述了关于弱外生性和I(2)协整分析的文献,然后描述了本文的最重要方面。

    模型和表示

    让我们考虑一个p维时间序列的VAR(k)模型是根据初始值X 0,...,X - k制定的,如下所示:

    蒙特卡洛实验

    本节进行蒙特卡罗实验,测试I(2)协整VAR系统中的弱外生性。实验的目的是揭示两种测试的有限样本属性,即上面讨论的log LR测试和基于Paruolo和Rahbek的两步过程的测试。数据生成过程(DGP)的基线设置作为X t =(X1, t,X2, t,X3, t)'的三变量系统给出,并规定如下:和θ= 1 +γ 2(1 +π 2)≠0。在DGP积分指数用(给出ř,小号)=(1,1),和长期运行参数β和它的正交补β 1和β 2由(定义2)是

    在该图中,所有观察到的尺寸变形趋于随着T的增加而减小,并且基于两个测试统计的拒绝率之间几乎没有差异。因此,实验表明,两种测试统计数据都可能具有相似的有限样本大小属性。

    图1拒绝频率的递归图。

    同样,该图表明,在功率方面,log LR测试统计优于基于两步的测试统计。

    图2尺寸调整的功率函数。

    因此,实验结果可能允许我们推测log LR检验统计量可能比基于两步估计程序的统计量更强大,尽管两个检验统计量的大小属性似乎几乎相同。这些模拟研究为两个测试统计数据的有限样本属性提供了有用的信息,但需要进一步调查才能在这个问题上得出决定性的结论。除了这些模拟结果之外,两步程序基本上是最大似然的近似这一事实也可能有助于证明在实证研究中更加重视对数 LR检验。

    日本宏观经济概述

    实证分析从一般的无限制VAR(5)模型开始,该模型包含两个确定性项,即常数和线性趋势。样本期从1976年的第二季度到2000年的最后一个季度。有关数据的详细信息,请参阅附录。滞后5处的所有变量都被消除,但是从滞后4到3的减少被F检验拒绝。因此,协整分析的初始模型是滞后长度为4 的VAR模型,估计的观测数量为98。

    结束语

    本文研究了I(2)VAR模型中弱外生性可能性分析的渐近理论,并对I(2)数据进行了实证分析,该数据集中在弱外生性的基于似然的检验上。诸如线性趋势之类的确定性术语通常在宏观经济数据的经验建模中起关键作用。因此,线性趋势和常数都包含在模型中。

    转载于:https://www.cnblogs.com/tecdat/p/9443471.html

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    摘要

    在本文中,我们介绍了R-NET,这是一种用于阅读理解类型问答的端到端神经网络模型,旨在回答给定段落中的问题。我们首先将问题和段落与基于门控注意力的循环网络进行匹配,以获取基于问题的段落表示。然后,我们提出了一种自匹配的注意力机制,通过将段落与自身进行匹配来完善表示,从而有效地编码来自整个段落的信息。最后,我们使用指针网络来定位段落答案的位置。我们对SQuAD和MS-MARCO数据集进行了广泛的实验,我们的模型在所有已发布的结果中在两个数据集上均取得了最佳结果。

    1.介绍

    在本文中,我们专注于阅读理解类型的问答,旨在回答给定段落或文档的问题。我们主要关注斯坦福问答数据集(SQuAD)和Microsoft机器阅读理解(MS-MARCO)数据集,这两个用于阅读理解和问答的大型数据集都是通过众包手动创建的。SQuAD要求回答给定段落的问题。它将答案限制在参考段落中所有可能跨度的空间上,这与完形填空类型的阅读理解数据集不同,后者的答案是单个单词或实体。此外,SQuAD需要不同形式的逻辑推理来推断答案。另一个真实的数据集MS-MARCO提供了从必应索引中收集的一些相关文档。MS-MARCO中问题的答案是人为产生的,并且答案词不仅来自给定的文本。
      自SQuAD数据集发布以来,取得了长足的进步。Wang&Jiang(2016b)使用match-LSTM构建了具有基于问题的段落表示,并使用指针网络预测了段落中的答案边界。Seo et al. (2016)引入了双向注意力流网络,以在多个粒度级别上对问题段落进行建模。Xiong et al. (2016)提出了动态的共同注意力网络,该网络同时参与问题和段落并迭代地完善答案预测。 Lee et al. (2016) and Yu et al.(2016)通过对段落中连续的文本跨度进行排名来预测答案。
      受Wang&Jiang(2016b)的启发,我们引入了R-NET,如图1所示,这是一种用于阅读理解和问答的端到端神经网络模型。我们的模型由四个部分组成
      1)循环网络编码器分别构建问题和段落的表示形式;
      2)门控匹配层以匹配问题和段落;
      3)自匹配层从整个段落中汇总信息;
      4)基于指针网络的答案边界预测层。
       这项工作的主要贡献在以下三个方面。
       首先,我们提出了一个基于门控的基于注意力的循环网络,它为基于注意力的循环网络增加了一个额外的门,段落中的单词对于回答阅读理解和问答中的特定问题具有不同的重要性。在Wang&Jiang(2016a)中,段落中的单词及其相应的注意力加权问题上下文被一起编码,以产生基于问题的段落表示。通过引入门控机制,我们的基于门控注意力的循环网络根据与问题的相关性,对通过部分分配了不同级别的重要性,屏蔽了不相关的通过部分并强调了重要部分。
       其次,我们引入了一种自匹配机制,该机制可以有效地汇总整个段落中的证据以推断出答案。通过门控匹配层,所得基于问题的段落表示有效地编码了每个段落单词的问题信息。但是,尽管具有理论能力,但循环网络只能在实践中记住有限的段落上下文。一个答案候选者通常不知道文章其他部分的线索。为了解决这个问题,我们提出了一个自匹配层,以利用整个段落中的信息动态地完善段落表示。基于问题的段落表示,我们在针对段落本身的段落上采用了基于门控注意力的循环网络,从段落中的每个单词中收集与当前段落相关的证据。基于门控注意力的循环网络层和自匹配层通过从问题和段落中汇总的信息来动态丰富每个段落表示,从而使后续网络能够更好地预测答案。
       最后,所提出的方法与baselines相比产生了最好的结果。我们的单一模型在隐藏的SQuAD测试集上达到了72.3%的精确匹配准确度,而集成模型将结果进一步提高到76.9%,目前在SQuAD排行榜上排名第一。此外,我们的模型还在MS-MARCO数据集上获得了最佳的发布结果。

    2.任务描述

    在这里插入图片描述
      对于阅读理解类型的问答,给定一个段落P\pmb P和问题Q\pmb Q,我们的任务是根据P\pmb P中找到的信息预测问题Q\pmb Q的答案A\pmb A。SQuAD数据集进一步将答案A\pmb A约束为段落P\pmb P的连续子跨度。答案A\pmb A通常包括非实体,并且可以是更长的短语。这种设置要求我们理解有关问题和段落的原因并进行推理,以便推断出答案。表1显示了SQuAD数据集中的一个简单示例。对于MS-MARCO数据集,为问题Q\pmb Q提供了来自必应索引的几个相关段落P\pmb P。此外,MS-MARCO中的答案A\pmb A是人为产生的,并不是段落的连续子跨度。

    3.R-NET结构

    在这里插入图片描述
    Gated Self-Matching Networks for Reading Comprehension and Question Answering文章相比,该文章在自匹配层和输出层之间引入了一个Bi-GRU

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    摘要

    在深度学习的分类任务中,对模型的评估或测试时需要计算其在验证集或测试集上的预测精度(prediction/accuracy)、召回率(recall)和F1值。本文首先简要介绍如何计算精度、召回率和F1值,其次给出python编写的模块,可直接将该模块导入在自己的项目中,最后给出这个模块的实际使用效果。

    混淆矩阵及P、R、F1计算原理

    混淆矩阵

    进行二分类或多分类任务中,对于预测的评估经常需要构建一个混淆矩阵来表示测试集预测类与实际类的对应关系,混淆矩阵横坐标表示实际的类,纵坐标表示预测的类。混淆矩阵属于n \times n方阵,其中n表示类的个数。矩阵可用下面表示:

    confmartix(trueLabel,predictLabel)

    因此,该矩阵的某一个元素confmartix(i,j)表示实际类i被预测成j的样本个数。很显然,当前仅当i=j,即矩阵的主对角线上的元素表示被预测正确的。

    P、R、F1值

    基于混淆矩阵可以很轻松的计算出精度、召回率和F1值,以及微平均和宏平均。

    • 样本的总体精度(微平均,all_prediction):混淆矩阵主对角线上元素和除以混淆矩阵所有元素和。公式为:

    • 某个类i的精度(label_i_prediction):元素confmartix(i,i)除以下标为i的纵坐标元素和。公式为:

    • 某个类i的召回率(label_i_recall):元素confmartix(i,i)除以下标为 iii 的横坐标元素和。公式为:

    • 样本的总体召回率(宏平均, MACRO-averaged): 所有类的召回率的平均值。公式为:

    • 样本的总体精度(宏平均 ,MACRO-averaged):区别于第一个,宏平均为所有类的精度的均值。公式为:

    • F1值:总体样本(或某个类)的精度和召回率满足如下:

    样例计算

    为了更加清楚的理解上面的计算公式,给出一个关系抽取的实例,例如下面的混淆矩阵,横坐标为实际类,纵坐标为预测的类,一共19个类。

    总体均值为:2052/2717=75.52%2052/2717=75.52\%2052/2717=75.52%
    各个类的精度、召回率和F1值为:

    宏平均精度为71.09%、宏平均召回率为71.77%、F1值为71.43。

    python模块

    为了在实际实验中更快捷的计算相应值,许多集成的perl脚本可以很轻松的实现计算,但为了更加方便用户编辑以及无缝接入自己的项目中,本文实现python的简单脚本。用户仅需import即可调用,源码如下:

    #####模块说明######
    '''
    根据传入的文件true_label和predict_label来求模型预测的精度、召回率和F1值,另外给出微观和宏观取值。
    powered by wangjianing 2019.3.2
    
    '''
    import numpy as np
    
    def getLabelData(file_dir):
        '''
        模型的预测生成相应的label文件,以及真实类标文件,根据文件读取并加载所有label
        1、参数说明:
            file_dir:加载的文件地址。
            文件内数据格式:每行包含两列,第一列为编号1,2,...,第二列为预测或实际的类标签名称。两列以空格为分隔符。
            需要生成两个文件,一个是预测,一个是实际类标,必须保证一一对应,个数一致
        2、返回值:
            返回文件中每一行的label列表,例如['true','false','false',...,'true']
        '''
        labels = []
        with open(file_dir,'r',encoding="utf-8") as f:
            for i in f.readlines():
                labels.append(i.strip().split(' ')[1])
        return labels
    
    def getLabel2idx(labels):
        '''
        获取所有类标
        返回值:label2idx字典,key表示类名称,value表示编号0,1,2...
        '''
        label2idx = dict()
        for i in labels:
            if i not in label2idx:
                label2idx[i] = len(label2idx)
        return label2idx
    
    
    def buildConfusionMatrix(predict_file,true_file):
        '''
        针对实际类标和预测类标,生成对应的矩阵。
        矩阵横坐标表示实际的类标,纵坐标表示预测的类标
        矩阵的元素(m1,m2)表示类标m1被预测为m2的个数。
        所有元素的数字的和即为测试集样本数,对角线元素和为被预测正确的个数,其余则为预测错误。
        返回值:返回这个矩阵numpy
    
        '''
        true_labels = getLabelData(true_file)
        predict_labels = getLabelData(predict_file)
        label2idx = getLabel2idx(true_labels)
        confMatrix = np.zeros([len(label2idx),len(label2idx)],dtype=np.int32)
        for i in range(len(true_labels)):
            true_labels_idx = label2idx[true_labels[i]]
            predict_labels_idx = label2idx[predict_labels[i]]
            confMatrix[true_labels_idx][predict_labels_idx] += 1
        return confMatrix,label2idx
    
    
    
    def calculate_all_prediction(confMatrix):
        '''
        计算总精度:对角线上所有值除以总数
        '''
        total_sum = confMatrix.sum()
        correct_sum = (np.diag(confMatrix)).sum()
        prediction = round(100*float(correct_sum)/float(total_sum),2)
        return prediction
    
    def calculate_label_prediction(confMatrix,labelidx):
        '''
        计算某一个类标预测精度:该类被预测正确的数除以该类的总数
        '''
        label_total_sum = confMatrix.sum(axis=0)[labelidx]
        label_correct_sum = confMatrix[labelidx][labelidx]
        prediction = 0
        if label_total_sum != 0:
            prediction = round(100*float(label_correct_sum)/float(label_total_sum),2)
        return prediction
    
    def calculate_label_recall(confMatrix,labelidx):
        '''
        计算某一个类标的召回率:
        '''
        label_total_sum = confMatrix.sum(axis=1)[labelidx]
        label_correct_sum = confMatrix[labelidx][labelidx]
        recall = 0
        if label_total_sum != 0:
            recall = round(100*float(label_correct_sum)/float(label_total_sum),2)
        return recall
    
    def calculate_f1(prediction,recall):
        if (prediction+recall)==0:
            return 0
        return round(2*prediction*recall/(prediction+recall),2)
    
    def main(predict_file,true_file):
        '''
        该为主函数,可将该函数导入自己项目模块中
        打印精度、召回率、F1值的格式可自行设计
        '''
        #读取文件并转化为混淆矩阵,并返回label2idx
        confMatrix,label2idx = buildConfusionMatrix(predict_file,true_file)
        total_sum = confMatrix.sum()
        all_prediction = calculate_all_prediction(confMatrix)
        label_prediction = []
        label_recall = []
        print('total_sum=',total_sum,',label_num=',len(label2idx),'\n')
        for i in label2idx:
            print('  ',i)
        print('  ')
        for i in label2idx:
            print(i,end=' ')
            label_prediction.append(calculate_label_prediction(confMatrix,label2idx[i]))
            label_recall.append(calculate_label_recall(confMatrix,label2idx[i]))
            for j in label2idx:
                labelidx_i = label2idx[i]
                label2idx_j = label2idx[j]
                print('  ',confMatrix[labelidx_i][label2idx_j],end=' ')
            print('\n')
    
        print('prediction(accuracy)=',all_prediction,'%')
        print('individual result\n')
        for ei,i in enumerate(label2idx):
            print(ei,'\t',i,'\t','prediction=',label_prediction[ei],'%,\trecall=',label_recall[ei],'%,\tf1=',calculate_f1(label_prediction[ei],label_recall[ei]))
        p = round(np.array(label_prediction).sum()/len(label_prediction),2)
        r = round(np.array(label_recall).sum()/len(label_prediction),2)
        print('MACRO-averaged:\nprediction=',p,'%,recall=',r,'%,f1=',calculate_f1(p,r))
    

    使用说明


    1、在自己的项目中,做模型的测试时,需要将实际类及预测类分别写入文件,格式例如下图:第一列为编号,第二列为类,中间用一个字符的空格隔开。

    2、在测试的文件中添加导入模块语句

    import prf1(假设这个脚本保存为 prf1.py)
    

    3、模型预测后,执行(其中predict_file和true_file分别表示预测类文件和实际类文件):

    prf1.main(predict_file,true_file)
    

    使用效果

    博主将该脚本用在自己的实验中,做关于中文学科知识点关系抽取实验中,输出效果如图:

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    第一作者简介

    Weipeng Huang

    邮箱: weipeng.huang@insight-centre.org

    任职:科克大学计算机科学系博士

    研究方向:数据挖掘,算法,人工智能

    文章总结及应用场景

    本文提出了一种改进的基于SIR滤波算法,BASS,用于预测季节性流感水平。14个主要现实世界的11个场景中,它经验性的实现了最优的RMSE和CORR。实验结果表明,在我们的构思中,BASS和EnKF的表现优于UCM,而且EAKF利用CCM是理想状态。

    我们的未来的工作包括结合社会数据,以进一步改善模型和过滤器的方法。我们对于结合SIRS模型与过滤器预测持续性季节性流感方面也有很大兴趣。此外,我们还想评估我们的滤波算法是否适用于其他的一般问题。

    via:ECAI  2016

    PS : 本文由雷锋网(公众号:雷锋网)独家编译,未经许可拒绝转载!

    原论文下载

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    本文作者:章敏


    本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接

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  • 自然语言处理.zip

    2017-02-22 19:29:46
    摘要:教机器阅读自然语言文档仍然是一个难以应付的挑战。对于看到的文档内容,我们可以测试机器阅读系统回答相关问题的能力,但是到目前为止,对于这种类型的评估仍缺少大规模的训练和测试数据集。在这项工作,...
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空空如也

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