国务院教育督导办印发通知部署新冠肺炎疫情防控督导检

国务院教育督导办印发通知部署新冠肺炎疫情防控督导检

记者2月18日从教育部官网了解到,为督促地方各级教育行政部门和各级各类学校不折不扣贯彻党中央、关于坚决打赢新冠肺炎疫情防控阻击战的决策部署,教育督导委员会办公室近日印发通知,部署对防控工作进行督导检查。

通知明确,此次督查范围为地方各级教育行政部门、各级各类学校(含幼儿园),以及教育部部属各高等学校。主要督查3个方面:一是组织领导情况。重点督查建立疫情防控工作机制、制定工作预案、“一把手”坚守岗位、领导班子成员靠前指挥、发挥基层党组织作用等方面的情况。二是防控工作情况。重点督查校门管控、体温测量、防疫物资调配、隔离措施落实、返家学生和校外实习学生点对点联系、严禁线下集中教学活动和培训、落实“日报告、零报告”制度、做好学生返校工作、制定应急预案、维护稳定等方面的情况。特别是加强从湖北等疫情重点地区返岗、返校师生健康服务管理情况。三是统筹教育教学情况。重点督查制定延期开学工作方案、落实停课不停学、规范线上培训、加强师生卫生健康教育、法治教育和生命教育等方面的情况。

这个框架看起来可能会有些复杂,我们接下来将它分成几个步骤来说明。

我们在日常的工作中也有临床诊断。平时诊断肺炎时,实际上病原学百分之二、三十要靠临床百分之七、八十来诊断。所以这次在湖北地区增加了临床诊断病例。前段时间我们主要靠核酸来进行确诊病例,但实际上有一大部分疑似病例按照临床表现都有:1、有流行病学史;2、发热、呼吸道咳嗽、憋气的症状。然后进行查体检查临床特征,做CT影像后进行一个综合诊断。

通知特别强调,湖北省和地处武汉市的部属各高等学校,按当地疫情防控指挥部的要求开展督查工作。

临床诊断病例指的是什么?与确诊病例有何区别?总台央视记者独家专访了中央指导组专家、北京朝阳医院副院长童朝晖。

这种有效的表示方式允许将巨大的KG直接存储在GPU内存中,例如,包含1300万实体和4300万事实(facts)的WebQuestionsSP 的 Freebase转储,可以放到三个12-Gb 的 GPU中。而且,在进行QA时可以对整个图谱进行推理,而不是生成候选对象(通常这是外部不可微操作)。

4)所有mentions 也通过一个类似BERT的编码器进行编码。

1)整个Wikipedia(英语)都以图谱的形式组织,其边表示段落和目标页面之间的超链接。例如对于Natural Questions,大小约为3300万个节点,边有2.05亿个。

模型的任务是预测实体是否被替换掉了。

游戏于2012年登录PC平台,并曾在2017年因音乐授权纠纷下架停售,好在次年Remedy成功将游戏搬了回来,让现在的玩家也有机会一睹这透彻心扉的恐惧。截止目前,《心灵杀手》在Steam上近两万条评价中有89%的好评率。

6)矩阵A乘以Top-K 选项;

1月份,同业拆借月加权平均利率为1.99%,较上月下行10个基点;质押式回购月加权平均利率为2.08%,较上月下行1个基点。

这里比较有意思的观点包括:1)用EL Description Logic 来注释问题(在2005年前后,DL的意思是Description Logic,而不是Deep Learning );2)由于数据集指向语义解析,因此所有问题都链接到了Freebase ID(URI),因此您无需插入自己喜欢的实体链接系统(例如ElasticSearch)。于是模型就可以更专注于推断关系及其组成;3)问题可以具有多个级别的复杂性(主要对应于基本图模式的大小和SPARQL查询的过滤器)。

此外,NeRd的作者做了许多努力,为弱监督训练建立了可能的程序集,并采用了带有阈值的Hard EM 算法来过滤掉虚假程序(能够基于错误的程序给出正确答案)。NeRd 在DROP测试集上获得了81.7 的F1 分数,以及78.3 的EM分数。

我们接下来谈两篇复杂数字推理的工作。

Asai等人的工作专注于HotpotQA,他们提出了Recurrent Retriever的结构,这是一种开放域QA的体系结构,能够以可区分的方式学习检索推理路径(段落链)。

1月末,上证综指收于2976.53点,较上月末下降73.59点,降幅为2.41%;深证成指收于10681.90点,较上月末上涨251.13点,涨幅为2.41%。1月份,沪市日均交易量为2793.82亿元,环比增长38.49%,深市日均交易量为4224.29亿元,环比增长35.41%。

为什么要设临床诊断这个档级?

传统上,RC模型会采用一些现成的检索模型来获取可能的候选者,然后才执行神经读取pipeline。这篇工作则希望让检索具有差异性,从而将整个系统编程端到端的可训练模型。

作者将LSTM和Transformers基线应用到该任务,发现它们都没有遵循通用标准(并相应地建立训练/验证/测试拆分):准确性低于20%!对于KGQA爱好者来说,这是一个巨大的挑战,因此我们需要新的想法。

Keysers等人研究了如何测量QA模型的成分泛化,即训练和测试 split 对同一组实体(广泛地来讲,逻辑原子)进行操作,但是这些原子的成分不同。作者设计了一个新的大型KGQA数据集 CFQ(组合式 Freebase 问题),其中包含约240k 个问题和35K SPARQL查询模式。

3)编码(q,p)对的BERT [CLS]令牌会被送到RNN中,RNN会预测下一个相关的段落。

童朝晖:第五版卫健委的方案里已经对湖北地区已经提出来临床诊断病例问题。

作者引入了Reified KB。其中事实以稀疏矩阵(例如COO格式)表示,方式则是对事实进行编码需要六个整数和三个浮点数(比典型的200浮点KG嵌入要少得多)。然后,作者在适用于多跳推理的邻域上定义矩阵运算。

1)首先,给定一个question(可能需要多跳推理),实体链接器会生成一组 entities(下图中的Z0)。

今年的ICLR上,Xiong等人在预测[MASK] token之外,提出了一个新的训练目标:需要一个模型来预测entity是否已经被置换。

现在对于病毒核酸的检测能力在不断提升,但不同的试剂之间精准程度有差别,并不是所有患者都能检测出核酸阳性,所以有大量看着流行病学史上、接触史上像是,临床症状也像是,但是核酸未能得到确证的病人,现在被列为疑似病例,我建议在武汉出现这样的病人,应当可以列为临床诊断病例,因为核酸对于已确诊的病人阳性率也只在30%~50%之间,因此设出临床诊断这个档级是非常有必要的。

归纳推理。大多数现有的知识图谱嵌入算法都在已知所有实体的静态图上运行——所谓的转导设置。当你添加新的节点和边时,就需要从头开始重新计算整个嵌入;但对于具有数百万个节点的大型图来说,这显然不是一个明智的方法。在归纳设置(inductive setup)中,先前看不见的节点可以根据他们之间的关系和邻域进行嵌入。针对这个主题的研究现在不断增加,ICLR 2020 上也有几篇有趣的文章。

二、知识图谱增强的语言模型

什么是临床诊断病例?与确诊病例有何区别?

Cohen等人延续了神经查询语言(Neural Query Language,NQL)和可微分知识库议程的研究,并提出了一种在大规模知识库中进行神经推理的方法。

文本:“……美洲虎队的射手乔什·斯科比成功地射入了48码的射门得分……而内特·凯丁的射手得到了23码的射门得分……”问题:“谁踢出最远的射门得分?”

在数字推理中,你需要对给定的段落执行数学运算(例如计数、排序、算术运算等)才能回答问题。例如:

7)结果乘以另一个稀疏的共指矩阵B(映射到一个实体)。

王辰:设出临床诊断这个档级非常有必要。

像Wikidata这样的大型知识图谱永远不会是静态的,社区每天都会更新数千个事实(facts),或者是有些事实已经过时,或者是新的事实需要创建新实体。

△新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版修正版)

为什么要设临床诊断这个档级?2月5日《新闻1+1》,白岩松连线中国医学科学院院长王辰,也提及了这个问题。

循序推理。说到时间,如果要列出美国总统,显然triple-base的知识图谱,会把亚当斯和特朗普都列出来。如果不考虑时间的话,是否意味着美国同时有45位总统呢?为了避免这种歧义,你必须绕过纯RDF的限制,要么采用具体化的方式(针对每个具体的歧义进行消除),要么采用更具表现力的模型。例如Wikidata状态模型(Wikidata Statement Model)允许在每个statement中添加限定符,以总统为例,可以将在限定符处放上总统任期的开始时间和结束时间,通过这种方式来表示给定断言为真的时间段。循序知识图谱嵌入算法(Temporal KG Embeddings algorithms)的目标就是够条件这样一个时间感知(time-aware)的知识图谱表示。在知识图谱嵌入中时间维度事实上,只是嵌入字(例如身高、长度、年龄以及其他具有数字或字符串值的关系)的一部分。

总结一句话,这是一个新颖的、简单的,但却有实质性意义的想法,有大量的实验,也有充分的消融分析。

本文从五个角度,分别介绍了 ICLR 2020上知识图谱相关的 14 篇论文。五个角度分别为:

此外,作者介绍了一个基于Wikidata的新的插槽填充数据集(采用SLING解析器构造数据集),并在MetaQA、HotpotQA上评估了 DrKIT,总体来说结果非常棒。

三、知识图谱嵌入:循序推理和归纳推理

事实上,这项工作作为一个案例,也说明SOTA不应该成为一篇论文是否被接收的衡量标准,否则我们就错失了这些新的概念和方法。

虽然《心灵杀手》至今未有续作消息,但开发商Remedy旗下的另一部作品《控制》被确认与《心灵杀手》处于同一世界观,两款游戏的联动DLC也会稍晚发售。各位玩家不妨趁此机会,体验一下这直击心灵的恐惧。

对NMN进行评估,其中月有25%的DROP数据可通过其模块来回答,在DROP dev测试中获得了77.4 的F1 分数 和74 的EM 分数。

通知要求,督查方式要充分考虑当前疫情防控工作的特点和教育实际,主要采取4种方式进行督查。一是全面自查,二是重点抽查,三是受理举报,四是线上督查。通知强调,督查要服从全国防疫工作大局,坚决克服形式主义、官僚主义,尽量采取线上督查、视频督查方式,尽量利用现成工作渠道和资料,让基层干部有更多精力投入到疫情防控一线,不得增加基层工作负担。要聚焦责任落实,着眼于发现问题,帮助学校解决实际困难,积极回应广大师生的合理诉求,指导督促各级各类学校落实防控措施,严防输入、严防扩散,确保一方净土、确保师生生命安全。

两项工作都是由读取器和基于RNN的解码器组成,从预定义的域特定语言(DSL,Domain Specific Language)生成操作(操作符)。从性能上相比,NeRd更胜一筹,原因在于其算符的表达能力更强,解码器在构建组合程序上也更简单。另一方面,NMN使用张量交互对每个运算符进行建模,于是你需要手工制定更多的自定义模块来完成具体任务。

作者采用波束搜索和负采样来增强对嘈杂路径的鲁棒性,并很好地突出了路径中的相关段落。重复检索(Recurrent Retrieval )在HotpotQA的 full Wiki测试设置上的F1分数获得了惊人的73分。这篇工作的代码已发布。

2)使用预先计算的索引(例如TF-IDF)将一组实体扩展为一组mentions(表示为稀疏矩阵A)。

一、在复杂QA中利用知识图谱进行神经推理

4)一旦RNN产生一个特殊的[EOE]令牌,读取器模块就会获取路径,对其重新排序并应用典型的提取例程。

更多相关资讯请关注:心灵杀手专区

目前为止,关于这个任务只有两个数据集,DROP(SQuAD样式,段落中至少包含20个数字)和MathQA(问题较短,需要较长的计算链、原理和答案选项)。因此,这个任务的知识图谱并不很多。尽管如此,这仍然是一个有趣的语义解析任务。

Dhingra等人的工作在概念矿建上与上面Cohen等人的工作类似。他们提出了DrKIT,这是一种能用于在索引文本知识库上进行差分推理的方法。

湖北省卫健委官网发布的通报指出,随着对新型冠状病毒肺炎认识的深入和诊疗经验的积累,针对湖北省疫情特点,国家卫生健康委办公厅、国家中医药管理局办公室印发的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》在湖北省的病例诊断分类中增加了“临床诊断”,以便患者能及早按照确诊病例接受规范治疗,进一步提高救治成功率。根据该方案,近期湖北省对既往的疑似病例开展了排查并对诊断结果进行了订正,对新就诊患者按照新的诊断分类进行诊断。

话不多说,我们来看具体内容。

作者在文章中对ReifiedKB进行了一些KGQA任务以及链接预测任务的评估。与这些任务当前的SOTA方法相比,它的执行效果非常好。

今年ICLR2020中,在复杂QA和推理任务中看到越来越多的研究和数据集,very good。去年我们只看到一系列关于multi-hop阅读理解数据集的工作,而今年则有大量论文致力于研究语义合成性(compositionality)和逻辑复杂性(logical complexity)——在这些方面,知识图谱能够帮上大忙。

1月份,银行间债券市场现券成交14.6万亿元,日均成交8571.6亿元,同比增长26.18%,环比增长8.83%。交易所债券市场现券成交6572.0亿元,日均成交410.7亿元,同比增长29.25%,环比增长3.63%。1月末,银行间债券总指数为199.01点,较上月末上升1.21点。

3)在右侧,question 会通过一个类似BERT的编码器,从而形成一个紧密向量。

这构成了单跳推理步骤,并且等效于在虚拟KB中沿着其关系跟踪提取的实体。输出可以在下一次迭代中进一步使用,因此对N跳任务会重复N次!

将知识融入语言模型,目前已是大势所趋。

2)检索部分采用的RNN,初始化为一个隐状态h0,这是对问题 q 和候选段落p编码后获得的。这些候选段落首先通过TF-IDF生成,然后通过图谱中的链接生成。(上图中最左侧)