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走进机器阅读理解的世界，飞桨开源升级版BiDAF模型解读.导读：飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。.在重要的机器阅读领域，基于DuReader数据集，飞桨升级并开源了一个经典的阅读理解模型——BiDAF，相较于DuReader原始论文中的基线...
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在BiDAF论文中，符号T和J分别表示Context和Query中单词的数量。下面是符号化的描述：步骤2单词嵌入对步骤1得到的单词进行嵌入处理，并将其转化为数字向量。这些向量捕捉单词的语法功能（语法）和含义（语义），便于我们能够对它们进行各种...
更浅显的self-attention中。选择另一个广泛使用的阅读理解模型BiDAF模型作为出发点。BiDAF...AAAI2020论文解读：关注实体以更好地理解文本下面要介绍的论文选自AAAI2020，题目为：「AttendingtoEntitiesforBetterTextUnderstanding」，axr...
Bi-attentionFlow提出于ICLR2017的一篇进行机器阅读任务(MRC)的论文中。.MRC任务要求根据问题(query)在给定的文本中找出答案，因此,对文本与问题query之间的交互进行建模非常重要。.本文提出了Bi-DirectionalAttentionFlow(BIDAF)network模型来进行MRC任务，并在总结...
最新知识图谱论文清单（含论文解读）.PaperWeekly.82人赞同了该文章.精选6篇来自EMNLP2018、COLING2018、ISWC2018和IJCAI2018的知识图谱相关工作，带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。.
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QANet:CombineLocalConvolutionwithGlobalSelf-AttentionforReadingComprehension简要信息：序号属性值1模型名称QANet2所属领域问答系统，自然语言处理3研究内容机器阅读理解4核心内容self-attention;layer-normalization;CNN5GitHub源码
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