文件名称：NIPS2018_DECAPROP:实施紧密连接的注意力传播以提高阅读理解力（NIPS 2018）
文件大小：80KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 00:48:42
Python
NIPS2018_DECAPROP 实施紧密连接的注意力促进阅读理解（NIPS 2018）-Yi Tay，Luu Anh Tuan，Siu Cheung Hui，Jian Su。 该模型在四个RC基准（SearchQA，NewsQA，Quasar和NarrativeQA）上取得了相当有竞争力的性能。 型号代码 这里的总体思路是./model/span_model.py包含主跨度模型，而./model/decaprop.py包含DecaProp实现。双向注意连接器（BAC）实现可在./tylib/lib/att_op.py找到。 from tylib . lib . att_op import bidirectional_attention_connector # c and q are sequences of bsz x seq_len x dim. # seq_len may be
【文件预览】：
NIPS2018_DECAPROP-master
----.gitignore(6B)
----README.md(4KB)
----train_span.py(30KB)
----model()
--------vanilla.py(8KB)
--------span_model.py(20KB)
--------__init__.py(0B)
--------decaprop.py(9KB)
----prep()
--------prep_newsqa.py(5KB)
--------prep_narrativeqa.py(4KB)
--------prep_squad.py(6KB)
--------utils.py(2KB)
--------prep_quasar.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------convert_narrativeqa.py(4KB)
--------utilities.py(14KB)
--------prep_searchqa.py(4KB)
----parser.py(20KB)
----span_evaluate.py(7KB)
----tylib()
--------exp()
--------models()
--------lib()
----utilities.py(3KB)