文件名称：问题解答：流行的SQuAD数据集的Match-LSTM和Answer指针的TensorFlow实现
文件大小：8.66MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 12:23:46
nlp deep-learning tensorflow question-answering lstm-neural-networks
Match-LSTM和答案指针（Wang和Jiang，ICLR 2016） 此仓库尝试在同一张纸上重现2016年论文中的match-lstm和answer指针实验。 许多预处理锅炉代码来自Stanford CS224D。 代码的内容在qa_model.py中。 为了使代码正确，我不得不修改tensorflow的原始注意力机制实现。 给定一组段落，运行train.py训练模型，并运行qa_answer.py生成答案。 请通过与我联系以获取更多信息。 该代码还充当示例代码，展示了如何将tensorflow的注意力机制连接在一起。 截至2017年8月13日，此类示例在任何地方都不可用。 预处理
【文件预览】：
Question-Answering-master
----general_utils.py(4KB)
----train.py(1KB)
----qa_data.py(7KB)
----preprocessing()
--------dwr.py(552B)
--------squad_preprocess.py(9KB)
--------__init__.pyc(143B)
--------squad_preprocess.pyc(9KB)
--------__init__.py(0B)
----evaluate.py(3KB)
----qa_model.py(19KB)
----__init__.py(0B)
----download()
--------squad()
----data_utils.py(3KB)
----config.py(690B)
----attention_wrapper.py(31KB)
----README.md(1KB)
----qa_answer.py(7KB)