QA 295深度学习中文问答实现

中文问答系统的深度学习实现，想搞点硬货可以看看这个压缩包——295.QA__shuaihuaiyi.tar。里面讲得挺细，从文本理解、语义匹配到回答生成，一步步都走通了，像 LSTM、CNN、Transformer 这些主流模型全都上场了。

模型结构还挺全，前面用 CNN 提局部特征，LSTM 抓上下文，再加上 BERT 或 ALBERT 做语义匹配，中文问题时灵。后面用Seq2Seq或者直接用 Transformer 做回答生成，逻辑也清楚。

项目里还带了清洗模块、训练模块、推理模块，流程比较完整。就算你之前没怎么做过问答系统，看这个包入门也不算难。用的时候注意中文文本这块，多义词、长短句这些问题要调一下。

顺手还可以配合下面这些资源，比如LSTM 和 CNN 的 PyTorch 版源码，或者基于 BERT 的问答匹配，搭配起来效果更好。

如果你在做中文语义理解、QA 系统，或者想自己训一个小模型试试，这包资源还挺合适的。用之前记得看看数据格式，跑通后再微调就事半功倍了。