关于机器阅读理解与文本问答技术研究的一篇博士论文。文本问答，旨在构建能够回答任意自然语言问题的计算机系统，是自然语言 处理与人工智能领域内最具难度的挑战之一。阅读理解式问答，又称机器阅读理 解，是文本问答的一个子任务，在近年来受到学术界和产业界的极大关注。机器 阅读理解的目标是教会机器阅读并理解人类语言文本并回答相应问题。由于该任 务天然地可以被用来衡量机器自然语言理解能力，因此具有重大的研究价值。此 外，阅读理解技术还能被广泛应用于问答应用、搜索引擎以及对话系统中，故具 备极强的实

Keras官方文档PDF版，带书签，一共307页，完整版，目前最好的版本！欢迎下载！model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的