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问答
  • 分解-解决复杂问题的办法

    千次阅读 2019-02-28 17:33:34
    很多人知道刻意练习是最好的学习方法,不断重复...这里,重要的是理解分解这种思想,这种思想是解决系统问题的利器。 毕业快三年了,一直做软件开发的工作,一边工作一边读书学习。我发现,无论多么复杂的计算机系...

      很多人知道刻意练习是最好的学习方法,不断重复地学一项技能,直到学会为止。但是,如何重复地学习某种技能呢?

    答案是:将要完成的动作分解为多个彼此独立的小动作,重复地练习每个小动作,做到将每个小动作的要领长进脑子里,然后,重复训练整个动作。这里,重要的是理解分解这种思想,这种思想是解决系统问题的利器。

      毕业快三年了,一直做软件开发的工作,一边工作一边读书学习。我发现,无论多么复杂的计算机系统,都可以分解为彼此独立的小系统,大的系统不需要考虑每个子系统是如何实现的,只需要给每个子系统划定一个功能边界,各个子系统由不同的项目组去实现,最后,由这些小系统组成很复杂的系统。这种方法,用计算机的行话说,是"模块化"。你会发现,原来一个那么复杂的系统竟然是由很多简单的子系统组成的,这种现象叫涌现。

      具体到每个小系统内部,又是通过分解将很多子系统的功能划分为很多子模块,而子模块又划分为很多具体的实现方法。通过这么层层分解,将一个超级工程分解为很多独立的小项目,小到单个程序员能解决的程序,这样一个项目组的多个程序可以同时开工干活,通过并行地实现项目的每个小部分,极大地提高了工作效率。

      这种运用分解,将任务模块化的方法,是解决系统问题的最佳策略。这种策略告诉我们,要解决一个问题,不要一开始就陷入细节,先从整体上把握问题,把问题分解为几大方面,各个击破。历届中国领导人都强调:“抓主要矛盾”。不懂的人觉得这是假大空,真实的情况是,领导人在认知上比你高很多,云泥之别。看过一个故事,两个非洲的酋长比赛说大数,A说:“1”,B说:“2”,A接着说:“3”,B说:“你赢了”,因为非洲原始人不知道比3大的数。认知这东西,你比别人低了一个层次,眼界就差了十万八千里。

      那么,如何才能合理分解问题呢?

      你得在一个领域里接触到足够多的案例!为什么强调一万小时定律,就是因为在刻意练习的一万小时中,你会接触大量鲜活的案例,这些案例是什么,你会有个比较深刻的认识,包括这些案例的基本属性,某些成熟的解决方案。过去,一直听前辈说,你要在一个行业持续做10年左右,才能成为行业的精英,他也说不明白为什么要这么做,只是说,大家过去成功的经验是这样的。

      问题来了:如何实现一个桂圆系统呢?

       如果你没见过桂圆,你是无法完成这个项目的,因为你得知道桂圆的基本属性。一个桂圆,包括最外层的壳,里边的肉,和肉包裹的种子。如果要实现桂圆系统,你需要分别实现3个子系统:壳系统、肉系统、种子系统,然后,将这3个字体组合成一个整体的桂圆系统。至于3个子系统是如何实现的,你不要考虑,你得先关注大系统的实现需要完成哪些小系统,小系统自有别人来实现。就像你的公司今年要上市,那么上市就是个大系统,为了完成这个系统,需要解决几个大问题,那这几个大问题就是小系统,做为老板你不能亲自去完成每个小系统,你最大的任务就是思考要解决哪几个问题才能上市,努力的方向决定了结局。

    最后,“治大国如烹小鲜”,真不是在吹牛逼!

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  • 本文提出一种无监督的问题分解方法:把复杂问题分解成若干简单问题,然后这些简单问题的答案作为上下文提供给复杂问题,从而帮助模型回答复杂问题。 使用这种策略,我们能够在多跳问答数据集HotPotQA上实现显著...

    论文标题:

    Unsupervised Question Decomposition for Question Answering

    论文作者:

    Ethan Perez (FAIR,NYU), Patrick Lewis (FAIR,UCL), Wen-tau Yih (FAIR), Kyunghyun Cho (FAIR,NYU), Douwe Kiela (FAIR)

    论文链接:

    https://arxiv.org/abs/2002.09758

    代码链接:

    https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedDecomposition



    问答(QA)任务常常包含了很多难以直接回答的复杂问题,而这些问题一般需要搜寻多段文本才能找出答案。

    本文提出一种无监督的问题分解方法:把复杂问题分解成若干简单问题,然后把这些简单问题的答案作为上下文提供给复杂问题,从而帮助模型回答复杂问题。

    使用这种策略,我们能够在多跳问答数据集HotPotQA上实现显著效果,尤其对于领域外的问题十分奏效。

    问答中的复杂问题

    针对问答系统的研究已经有了多年历史,在近些年,各类数据集的出现对问答系统的要求越来越高。

    如数据集HotPotQA就要求系统能够在多段不连续的文本中寻找线索,并且按照逻辑顺序把这些线索组织起来形成答案。

    这种需要多次答案“跳跃”的问答形式就称为“多跳问答”(Multi-Hop QA),或者简单地称为复杂问题。

    模型直接回答这些问题往往不现实,但一个简单的想法是,可以把这个复杂问题分解成若干模型能够回答的简单的子问题,然后再把这些子问题及其答案作为上下文提供给模型,再去回答复杂问题,这样就可以大大降低直接回答复杂问题的难度。

    比如下图是一个例子,要回答复杂问题,我们先从中拆分出两个简单问题(或“单跳问答”),回答之后再回答复杂问题本身,就容易得多。

    那么,现在的问题是,怎么得到简单的子问题。本文采用了一种无监督的问题分解方式:(1)首先以抽取的方式构建一个“伪分解”数据集,(2)利用构建的“伪分解”数据集和原来的复杂问题数据集训练一个序列到序列模型,(3)使用序列到序列模型生成子问题。以上问题分解步骤完全是无监督的,因而避免了大量的人工标注。

    最后,本文在HotPotQA上测试了该方法的效果,并取得了显著效果。总的来说,本文贡献如下:

    • 提出一种完全无监督的问题分解方法,可以有效地把复杂问题分解为若干简单的子问题;

    • 在HotPotQA的实验上表明,这种方法已经非常接近强监督的方法;

    • 本方法尤其能够在各种类型的复杂问题都取得很好的结果,表明此方法的通用性较强。

    无监督问题分解

    问答任务是,给定问题和若干段文本,模型要去找到答案,即最大化概率

    而问题分解就是,找到和相关的个子问题,并得到它们的答案,模型现在要基于以上所有信息去最大化答案的概率

    所谓问题分解,指的就是复杂问题到子问题集的一个映射:,其中是从简单问题数据集中得到的一个问题。我们首先需要构造这样的映射对,然后学习这个映射,最后应用它。

    Step1: 伪分解构造

    假设我们现在有两个数据集:复杂问题数据集(本文使用HotPotQA中的所有问题作为)和简单问题数据集(使用SQuAD2的所有问题作为初始的)。

    为了进一步扩大这两个数据集的大小,我们从Common Crawl中挖掘更多的问题补充,最终得到约2.4M句复杂问题,10.1M句简单问题。

    另一方面,因为我们没有标注好的对,所以我们想要先构造出这样的问题对,然后在此之上学习映射。这种构造我们称为“伪分解”构造。

    具体来说,我们对每个复杂问题,从中选取个简单问题作为伪分解,这些选取的简单问题需要尽量满足两个标准:和相似,相互不同。这两个标注可以统一为下述公式:

    下面给出两种抽取子问题的策略(本文设):

    • 相似度抽取:使用余弦值改写上述公式为(其中为单位句向量,用fastText得到)

    • 随机抽取:随机中中抽取个简单问题作为

    在抽取了若干子问题后,由于其中包含了很多噪声,所以我们还把其中没在中出现的实体都随机替换为中同类型的一个实体(如果存在)。如此一来,我们就得到了很多伪分解对。

    Step2: 问题分解映射学习

    在上述得到伪分解对之后,我们就要去学习分解映射,我们有以下学习策略:

    • 不学习(No Learning),直接使用抽取得到的作为复杂问题的子问题;

    • 序列到序列(Seq2Seq),把所有的拼接起来作为目标文本,学习一个的序列到序列模型

    • 无监督序列到序列(USeq2Seq),不直接从中学习,而是用各种无监督学习手段去学习。

    对Seq2Seq和USeq2Seq,我们首先在上用MLM的方法预训练一个XLM去初始化,然后用上述伪分解对训练。

    对Seq2Seq,直接用对训练;对USeq2Seq,用去噪和反译的方法训练。对去噪,把中字符随机掩码、交换、丢弃,得到,然后训练。对反译,分别用生成一个和用生成,然后去优化

    Step3: 如何使用

    在学习了映射之后,我们就可以针对每个复杂问题,得到它的分解后的子问题,然后用一个简单的QA模型找到每个子问题的答案,再把这些问题和对应的答案拼接起来,和原来的复杂问题、给定的上下文一道,送入最后的QA模型,得到复杂问题的答案即可。

    具体地,我们使用RoBERTa(Large)和BERT(Base)作为简单问答模型,并且也使用了模型集成。类似地,对回答复杂问题我们也用同样的模型。

    实验

    我们在数据集HotPotQA上实验,测评指标有F1和EM,其他实验设置详见原文。

    下表是实验结果,第一列是分解学习方法,第二列是分解构造方法。可以看到,和基线模型比较,在原始版本(Orig)上得到3F1的提升,在多跳(MultiHop)和领域外(OOD)版本上,得到10F1的提升,并且还能实现强监督模型DecompRC的效果。

    在测试集上,本方法能接近当前最佳的强监督(额外的监督信号,知道哪些句子能回答问题)模型SAE和HGN。在后面的实验中,我们使用Useq2seq+fastText的方法。

    下面我们想要知道提供怎样的上下文信息可以使模型更好。我们有几种选择:(1)简单的答案段(span);(2)答案所在的一整句话(sentence);(3)随机实体。

    下表是实验结果,可以看到,相比提供子问题,子答案的选择更为关键。其中,提供一整句话而非仅仅是答案本身可以大幅提高效果,这说明,充足的额外的上下文对模型至关重要。

    接下来我们探究子问题和子答案对最终结果的影响。如下图所示,左图是使用beam search生成的子问题的置信度对最终结果的影响,右图是子答案置信度对最终结果的影响。可以看到,置信度越大的子问题或子答案能最大化提升最终的结果。

    最后来看看具体分解的子问题及其得到的答案的例子,如下表所示。可以看到,尽管有些子问题语法不通,但这并不妨碍简单模型找到相关答案,并为复杂模型提供有效的信息。

    小结

    本文提出了一种无监督式的“问题分解-分解学习-分解应用”的将复杂问题分解为简单问题从而提供丰富上下文信息的问答范式,在HotPotQA上能够接近当前最佳的强监督模型,并通过一系列分析实验验证了此方法的有效性。

    这种方法的本质是为模型提供更多的上下文信息,非常类似我们推出的一系列工作——将各种任务归纳到阅读理解框架下。

    实际上这种想法也是很直观的:人类也无法只从一句话中推出很多信息,总是需要各种各样的背景信息作为支撑。从这个观点看,未来拓展模型能够处理的文本长度也许会是一种趋势。

    ????

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  • 《剑指offer》刷题笔记(分解复杂问题简单):复杂链表的复制 转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/u011475210 代码地址:https://github.com/WordZzzz/Note/tree/master/AtOffer 刷题平台:...

    《剑指offer》刷题笔记(分解让复杂问题简单):复杂链表的复制



    前言

    在计算机领域有一类算法叫分治法,即“分而治之”。采用的就是各个击破的思想,我们把分解后的小问题各个解决,然后把小问题的解决方案结合起来解决大问题。

    题目描述

    输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个特殊指针指向任意一个节点),返回结果为复制后复杂链表的head。(注意,输出结果中请不要返回参数中的节点引用,否则判题程序会直接返回空)

    解题思路

    我们可以将复杂链表的复制过程分解为三个步骤。在写代码的时候我们每一步定义一个函数,这样每个函数完成一个功能,整个过程的逻辑也就非常清晰明了了。

    大部分人首先想到的可能是先复制复杂指针的label和next,然后再查找random并更新。查找random又分为两种,一种是每次都从头查找,时间复杂度为O(n^2);另一种是空间换时间,复制label和next的同时建立一个hash表来存放新旧复杂指针的对应关系,所以后续只需一步就能找到random,算法时间复杂度为O(n)。

    我们这里采用三步走战略,也是剑指offer上推崇的方法:

    • 第一步:复制复杂指针的label和next。但是这次我们把复制的结点跟在元结点后面,而不是直接创建新的链表;
    • 第二步:设置复制出来的结点的random。因为新旧结点是前后对应关系,所以也是一步就能找到random;
    • 第三步:拆分链表。奇数是原链表,偶数是复制的链表。

    有图思路更清晰:

    C++版代码实现

    /*
    /*
    struct RandomListNode {
        int label;
        struct RandomListNode *next, *random;
        RandomListNode(int x) :
                label(x), next(NULL), random(NULL) {
        }
    };
    */
    class Solution {
    public:
        //第一步,复制复杂指针的label和next
        void CloneNodes(RandomListNode* pHead){
            RandomListNode* pNode = pHead;
            while(pNode != NULL){
                RandomListNode* pCloned = new RandomListNode(0);
                pCloned->label = pNode->label;
                pCloned->next = pNode->next;
                pCloned->random = NULL;
    
                pNode->next = pCloned;
                pNode = pCloned->next;
            }
        }
        //第二步,处理复杂指针的random
        void ConnectSiblingNodes(RandomListNode* pHead){
            RandomListNode* pNode = pHead;
            while(pNode != NULL){
                RandomListNode* pCloned = pNode->next;
                if(pNode->random != NULL)
                    pCloned->random = pNode->random->next;
                pNode = pCloned->next;
            }
        }
        //第三步,拆分复杂指针
        RandomListNode* ReconnectNodes(RandomListNode* pHead){
            RandomListNode* pNode = pHead;
            RandomListNode* pCloneHead = NULL;
            RandomListNode* pCloneNode = NULL;
            if(pNode != NULL){
                pCloneHead = pCloneNode = pNode->next;
                pNode->next = pCloneNode->next;
                pNode = pNode->next;
            }
            while(pNode != NULL){
                pCloneNode->next = pNode->next;
                pCloneNode = pCloneNode->next;
                pNode->next = pCloneNode->next;
                pNode = pNode->next;
            }
            return pCloneHead;
        }
    
        RandomListNode* Clone(RandomListNode* pHead)
        {
            CloneNodes(pHead);
            ConnectSiblingNodes(pHead);
            return ReconnectNodes(pHead);
        }
    };

    Python版代码实现

    # -*- coding:utf-8 -*-
    # class RandomListNode:
    #     def __init__(self, x):
    #         self.label = x
    #         self.next = None
    #         self.random = None
    class Solution:
        #RandomListNode
        def CloneNodes(self, pHead):
            pNode = pHead
            while pNode is not None:
                pCloned = RandomListNode(0)
                pCloned.label = pNode.label
                pCloned.next = pNode.next
                pCloned.random = None
    
                pNode.next = pCloned
                pNode = pCloned.next
    
        def ConnectSiblingNodes(self, pHead):
            pNode = pHead
            while pNode is not None:
                pCloned = pNode.next
                if pNode.random is not None:
                    pCloned.random = pNode.random.next
                pNode = pCloned.next
    
        def ReconnectNodes(self, pHead):
            pNode = pHead
            pCloneHead = None
            if pNode is not None:
                pCloneHead = pCloneNode = pNode.next
                pNode.next = pCloneNode.next
                pNode = pNode.next
            while pNode is not None:
                pCloneNode.next = pNode.next
                pCloneNode = pCloneNode.next
                pNode.next = pCloneNode.next
                pNode = pNode.next
            return pCloneHead
    
        def Clone(self, pHead):
            # write code here
            self.CloneNodes(pHead)
            self.ConnectSiblingNodes(pHead)
            return self.ReconnectNodes(pHead)

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  • 《剑指offer》刷题笔记(分解复杂问题简单):字符串的排列 转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/u011475210 代码地址:https://github.com/WordZzzz/Note/tree/master/AtOffer 刷题平台:...

    《剑指offer》刷题笔记(分解让复杂问题简单):字符串的排列



    前言

    在计算机领域有一类算法叫分治法,即“分而治之”。采用的就是各个击破的思想,我们把分解后的小问题各个解决,然后把小问题的解决方案结合起来解决大问题。

    题目描述

    输入一个字符串,按字典序打印出该字符串中字符的所有排列。例如输入字符串abc,则打印出由字符a,b,c所能排列出来的所有字符串abc,acb,bac,bca,cab和cba。

    输入描述

    输入一个字符串,长度不超过9(可能有字符重复),字符只包括大小写字母。

    解题思路

    全排列,我们很快就想到递归。

    首先,我们把一个字符串看成两部分组成:第一部分为它的第一个字符,第二部分为后面的所有字符。首先求所有可能出现在第一个位置的字符,即把第一个字符和后面所有的字符交换。第二步固定第一个字符,求后面的所有字符的排列。这个时候我们仍然把后面所有的字符分成两部分:后面字符的第一个字符,以及这个字符之后的所有字符,然后把第一个字符逐一和它后面的字符交换。

    典型的递归思想,下面分别用C/C++和python实现,python还是那么的简单暴力。

    C++版代码实现

    class Solution {
    public:
        vector<string> result;
        vector<string> Permutation(string str) {
            if(str.length() == 0)
                return result;
            Permutation1(str, 0);
            sort(result.begin(), result.end());
            return result;
        }
    
        void Permutation1(string str, int begin){
            if(begin == str.length()){
                result.push_back(str);
                return;
            }
            for(int i=begin; str[i] != '\0'; ++i){
                //如果有重复的,交换没什么卵用,所以直接跳过,其实这段话不加也行
                if(i != begin && str[begin] == str[i])
                    continue;
                //交换
                swap(str[begin], str[i]);
                //递归
                Permutation1(str, begin+1);
                //复位
                swap(str[begin], str[i]);
            }
        }
    };

    Python版代码实现

    # -*- coding:utf-8 -*-
    # class TreeNode:
    #     def __init__(self, x):
    #         self.val = x
    #         self.left = None
    #         self.right = None
    class Solution:
        def Convert(self, pRootOfTree):
            # write code here
            if not ss:
                return []
            return sorted(list(set(map(''.join, itertools.permutations(ss)))))

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  • 《剑指offer》刷题笔记(分解复杂问题简单):二叉搜索树与双向链表 转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/u011475210 代码地址:https://github.com/WordZzzz/Note/tree/master/AtOffer 刷题平台:...
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  • 复杂问题简单化以及简单问题复杂化并不矛盾,而是在项目的不同阶段。  在项目设计阶段,要考虑的是“简单问题复杂化”。说的通俗点,就是在给定需求的基础上尽量扩展,考虑更多的可能,做尽可能大的设计,来...
  • 动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解求得原问题的解。与分治法不同的是,适合于动态规划法求解的问题,经分解求得的子问题往往不是互相独立...
  • 从系统工程的观点出发,将复杂设备系统按结构与功能进行层次分解,建立设备系统的解析模型用于描述系统的行为结构和故障状态空间,在此基础上分析了故障模式与故障的可检测性和可分离性之间的关系,探讨了被诊断问题的...
  • 并对特大型船舶制造项目进行动态仿真, 分析和预测工作分解的绩效和可能存在的问题, 结果表明: 对产品复杂度的把握和核心技术的创新能力是工作分解绩主要压力, 因此导致的企业投入分配比例问题将是工作分解高效进行...
  • 本博客主要介绍在SLAM问题中常常出现的一些线性代数相关的知识,重点是如何采用矩阵分解的方法,求解线性方程组AX=B。主要参考了《计算机视觉——算法与应用》附录A以及Eigen库的方法。本博客可能不会对分解讲的特别...
  • 本文提出了求解瞬态涡流问题基于电场分解的有限元格式。此方法不仅更真实地模拟物理背景条件,而且其计算格式又是一种解耦的形式,它保证了有限元解的存在唯一性,同时又不会造成更多的计算复杂性。
  • 矩阵的分解:满秩分解和奇异值分解

    万次阅读 多人点赞 2018-06-02 01:41:39
    满秩分解 定义与性质 定义1 满秩分解:对于m×nm×nm \times n的矩阵AAA,假设其秩为rrr,若存在秩同样为rrr两个矩阵:Fm×rFm×rF_{m \times r}(列满秩)和Gr×nGr×nG_{r \times n}(行满秩),使得A=FGA=FGA...
  • 本博客主要介绍在SLAM问题中常常出现的一些线性代数相关的知识,重点是如何采用矩阵分解的方法,求解线性方程组AX=B。主要参考了《计算机视觉——算法与应用》附录A以及Eigen库的方法。本博客可能不会对分解讲的特别...
  • 系统方法——复杂问题的解决方案

    千次阅读 2013-10-05 21:53:25
    系统方法——复杂问题的解决方案 分类: 杂谈2013-10-05 ... 传统的解决问题的方法,是将一个复杂问题分解为多个简单问题,逐个分析并解决简单问题来达到解决复杂问题的目的。例如:生物分解为组织

空空如也

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怎样把复杂的问题分解