文件名称：edge-prediction-based-CQA-model
文件大小：3KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-01 02:47:30
Python
“基于边缘预测的CQA模型” 目录结构：层：编码器：编码层。 输入：段落，对话历史记录，当前问题。 输出：段落，对话历史记录，当前问题以及每个单词的嵌入推理器：推理层。 输入：编码器层的输出输出：每个词都带有嵌入的证据预测器：预测层。 输入：推理机层的输出输出：答案（答案类型，开始位置，结束位置）接口：定义每个层的输出模型：我们使用的模型类（例如BERT）和我们提出的模型。 proposal_model.py将调用layer.pytrainer.py的函数：在minibatch中进行训练，评估和测试。 调用proposal_model.py main.py：从cmd中读取args并启动该过程，然后调用trainer.py。utils：多层或整个模型使用的通用utils。config.py：可变配置，例如epochs = 5，output_dir data: data log:
【文件预览】：
edge-prediction-based-CQA-model-main
----main.py(0B)
----trainer.py(0B)
----layers()
--------interface()
----requirement.txt(0B)
----config.py(0B)
----README.md(1KB)