百度机器阅读理解竞赛 3rd 解决方案 百度机器阅读理解竞赛模型核心代码的 tensorflow 实现 ，排行榜上以0.5BLEU-4+0.5ROUGE-L计为总分来排名，一个 epoch 线上成绩可达到 41+； 获得 final 第三名，最终评审得到二等奖。

用于机器阅读理解的藏语数据集

阿里关于意图识别、机器阅读、迁移学习等深度学习的实践以及应用，主要介绍了自然语言语义理解的方面的深度学习算法的在实际业务种的应用

Maluuba News QA 是一种用于机器阅读理解的数据集，其包含开发能够回答人类问题和推理问题的相关 算法 ，该数据集包含 12 万问答对，均基于人类自然语言编写。 Maluuba News QA 数据集由微软于 2016 年发布，相关论文有《NewsQA: A Machine Comprehension Dataset》。

MSMARCO 是机器阅读理解数据集，其包含的 1,010,916 个匿名问题均来自 Bing 的搜索查询日志，日志中均包含 AI 生成的答案和 182,669 条人为重写的答案，该数据集还包含从 3,563,535 个文档中提取的 8,841,823 个段落。 MSMARCO 数据集由微软于 2016 年发布，并在 2018 年更新，此外，该数据集拥有对应的排名比赛。

中文句子填空式机器阅读理解数据集 - CMRC2019.zip

必须阅读的有关机器阅读理解的论文。 由林彦凯，叶德明和季好哲贡献。 模型架构内存网络。 杰森·韦斯顿（Jason Weston），苏米特·乔普拉（Sumit Chopra）和安东尼·博德斯（Antoine Bordes）。 arXiv预印本arXiv：1410.3关于机器阅读理解的必读论文。 由林彦凯，叶德明和季好哲贡献。 模型架构内存网络。 杰森·韦斯顿（Jason Weston），苏米特·乔普拉（Sumit Chopra）和安托万·鲍德（Antoine Bordes）。 arXiv预印本arXiv：1410.3916（2014）。 纸阅读和理解教学机器。 Karl Moritz Hermann，TomášKočiský，Edward Grefenstette，Lasse Espeholt，Will Kay，Mustafa Suleyman和Phil Blunsom。 NIPS2015。论文《注意和读者网络的文本理解》。 鲁道夫·卡德莱克（Rudolf Kadlec），马丁·施密德（Martin Schmid）

《机器阅读理解：算法与实践》代码 这个代码库提供《机器阅读理解：算法与实践》一书中所有的代码示例。 所有程序基于Python 3。所需要的库文件在requirements.txt中指明。 pip install -r requirements.txt 代码按照章节放置在各个文件夹中。每个程序均可以单独运行，例如: python Chapter_3/3.1.2_CNN_Pooling.py 第六章预训练模型的代码需要安装的大规模模型和代码库均在程序注释中指明。 第七章SDNet的代码统一放置在. 本书的勘误信息在Errata.md中。 更多问题请联系作者朱晨光，邮箱.

NLP项目 自然语言处理项目，其中包括有关以下方面的概念和脚本： gensim ， fastText和tensorflow实现。 参见， doc2vec ， word2vec averaging和Smooth Inverse Frequency实现 对话系统的类别和组成 tensorflow LSTM （请参阅 ，和 ， ） fastText实现 ELMo，ULMFit，GPT，BERT，XLNet的原理 HMM Viterbi实现。 参见，中文解读 Named_Entity_Recognition 通过双向LSTM + CRF，张量tensorflow实现对NER品牌。 参见中文注释，中文解读 7_Information_retrieval 8_Information_extraction 9_Knowledge_graph 10_Text_generation 11

中文阅读理解测试集数据，训练集在其他地方，有需要自行去下载