第八课---QA, 文本摘要代码阅读

问答系统

SQuAD数据集

给定一段文字作为context，给定一个问题question，从context中寻找一段连续的文字(text span)作为问题的答案。

https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
代码
https://github.com/galsang/BiDAF-pytorch

几个sample问题

文本摘要系统

给定一长段原文，
生成较短的摘要。

模型思路

Seq2Seq模型
Copy Mechanism
Coverage Loss
代码
https://github.com/atulkum/pointer_summarizer

大规模预训练语言模型

ELMo

一个预训练两层双向LSTM语言模型
https://www.aclweb.org/anthology/N18-1202

https://github.com/allenai/allennlp

AllenNLP

一个很好的构建NLP模型的package，基于PyTorch
AllenAI在2018 EMNLP上的一个tutorial
https://github.com/allenai/writing-code-for-nlp-research-emnlp2018/blob/master/wri

BERT

不是一个语言模型，目标是预测masked word

OpenAI GPT-2

代码
https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

最后

以上就是贤惠往事为你收集整理的第八课---QA, 文本摘要代码阅读的全部内容，希望文章能够帮你解决第八课---QA, 文本摘要代码阅读所遇到的程序开发问题。

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