Learning Question Answering over QA Corpora and Knowledge Base

1. Abstract 问题的提出在于计数类问题在很多模型上表现性能不佳，作者分析出现这类问题是源于软注意力机制 （Soft-Attention），进而提出了一个计数模块 2. Problems with Soft Attention 在 VQA 领域中，造成计数类问题表现不佳的原因主要有：(1) Soft-Attention 的广泛运用，(2) 区别于标准的计数问题，对于 VQA 来说，没有明确的标签标定需要计数对象的位置，(3) VQA 系统的复杂性，表现在不仅要处理计数类问题，同时还要兼顾其他复杂的问题，(4) 真实场景中，对某个对象区域可能存在多次重叠采样。 截至目前，即使是 Hard

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开源QG系统（Question Generation，问题生成） 当前实验结果不理想，但确实是按照标准变压器实现的，有兴趣的大佬拿来做baseline的话提升空间应该会很大（手动滑稽）作者目前在做别的QG研究，暂时无暇继续完善该项目，有兴趣的大佬可以直接叉，也欢迎在issue区留言或者直接找到作者的联系方式 系统基本介绍 使用Python版本：Python3.6（其中模型评估部分脚本基于Python2.7）使用深度学习框架：Pytorch0.4.1使用模型结构：变压器使用数据集：SQuAD（可扩展到其他QG数据集） 代码运行方式： ./pipeline.sh [指定运行模式] [指定GPU] 指定运行模式包括： 0：安装依赖包1：加载数据集2：数据预处理3：模型训练4：模型测试5：模型评估6：测试演示 可以同时指定多个运行模式，例如希望顺序执行“ 3：模型训练”和“ 4：模型测试”阶

美国知识问答网站 Quora 上的问题答案数据集，可用以进行重复问题检测。

释义张量流 Tensorflow（1.1.0）中实现了多种用于复述的模型和代码。 我非常小心地记录了代码，并解释了整个模型中各个步骤的操作。 希望对于那些想开始使用Tensorflow的人来说，这将是一个教学示例代码！ 到目前为止，此仓库已实现： 基本的暹罗LSTM基准，大致基于的模型 如所述，带有附加“匹配层”的Siamese LSTM模型 。 的或多或少的最新的双边多视角匹配模型 。 欢迎添加更多模型/优化或修补现有模型的公关！ 模型代码的大部分位于 很多数据处理代码都来自受其启发，如果您喜欢此项目的结构，请检查一下它们！ 安装 该项目是在Python 3.5中开发

“万创杯”中医药天池大数据竞赛——中医文献问题生成挑战 决赛 第一名方案 wodejiafeiyu|nano- nano- 康一帅 简介 环境 Tensorflow == 1.14.0 Keras == 2.3.1 bert4keras == 0.8.8 文件说明 EDA：用于探索性数据分析。 code/train.py：用于模型的训练。 code/infer.py：用于模型的推断（预测）。 code/utils.py：工具函数。 data：数据目录。 赛题背景分析及理解 赛题是中医药领域的问题生成挑战，而问题生成属于NLG中重要的一种应用。 问题生成任务需要我们根据篇章及对应的答案自动生成相应的问题，即“篇章+答案→问题”这样的流程。 训练集由三个字段（篇章、问题、答案）构成，测试集由两个字段（篇章、答案）构成，其中的问题字段需要我们生成。 根据以上分析，我们可以采用Seq2Seq