文件名称:
R-net：PyTorch中的R-net，带有ELMo-源码
开发工具:
文件大小: 251kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-03
详细说明：R-net在和的非正式实现。
实际上，我并没有完全重现本文的模型，因为有些细节对我来说不是很清楚，而且自我匹配的动态关注需要太多的记忆。 相反，我根据 （在Tensorflow中）实现了R-Net的变体。
原始R-net和HKUST R-net之间的最大区别是：
原始R-net在RNN的每个步骤中都进行关注，这意味着隐藏状态会参与关注度计算。 我称其为动态关注。
在HKUST R-Net中，在执行RNN之前要先计算注意力（成对编码器和自匹配编码器）。 我称它为静态注意力。
中的一些细节可以提高性能：
问题和段落共享相同的GRU句子编码器，而不是分别使用两个GRU编码器。
句子编码器具有三层，但其输出是三层的连接，而不是顶层的输出。
配对编码器和自匹配编码器中的GRU只有一层，而不是三层。
变差应用于（1）RNN的输入（2）注意输入
此外，此回购添加了ELMo单词嵌入，从而进
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