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搜索资源 - bi-att-flow:双向注意流(BiDAF)网络是一个多阶段的分层过程,用于表示不同粒度级别的上下文,并使用双向注意流机制来实现查询感知的上下文表示,而无需尽早汇总-源码
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bi-att-flow:双向注意流(BiDAF)网络是一个多阶段的分层过程,用于表示不同粒度级别的上下文,并使用双向注意流机制来实现查询感知的上下文表示,而无需尽早汇总-源码
机器学习的双向注意力流 这是的原始实现。 可找到提交的CodaLab工作表。 对于TensorFlow v1.2兼容版本,请参阅分支。 如有问题和建议,请联系 ( )。 0.要求 一般 Python(已在3.5.2。上验证。Python2已报告问题!) 解压缩,wget(仅用于运行download.sh ) Python包 tensorflow(深度学习库,仅适用于r0.11) nltk(NLP工具,已在3.2.1上验证) tqdm(进度条,已在4.7.4上验证) jinja2(
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:140288
提供者:
weixin_42127369