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susht3/webQA_sequence_labelling_pytorch

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数据集来自百度webQA:http://idl.baidu.com/WebQA.html
现请移步dureader数据集:http://ai.baidu.com/broad/introduction?dataset=dureader
论文参考:Dataset and Neural Recurrent Sequence Labeling Model for Open-Domain Factoid Question Answering
相似论文:Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions

QA模型:
对question使用q_lstm建模,并加入attention机制,将问题向量和文档词向量拼接起来,一起输入文档建模模型。对evidence使用e_lstm建模,softmax进行序列标注。
(crf序列标注的代码有待修改)
变长lstm的实现这里写得太笨了,应该把mask改为length,只传length即可。

文档检索:爬虫百度知道。




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基于webQA的开放域问答系统

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