R NET Keras:开放的R NET实施和详细分析:https:git.iovd8dx 源码

Keras中的R-NET实施 该存储库试图重现在提出的结果。 该报告描述了一个复杂的神经网络,称为旨在回答问题。 描述了详细信息。 R-NET是斯坦福QA数据库上目前最好的单一模型(2017年8月25日): 。 SQuAD数据集使用两个性能指标,完全匹配(EM)和F1分数(F1)。 在测试集上,人类绩效估计为EM = 82.3%和F1 = 91.2%。 该报告描述了R-NET的两个版本: 第一个称为R-NET (Wang et al., 2017) (指尚未在线提供的论文),并且在测试集上达到EM = 71.3%和F1 = 79.7%。 它由输入编码器,Match-LSTM的修改版本