Match-LSTM:Match-LSTM，R-NET和M-Reader的PyTorch实施，用于机器阅读理解-源码

匹配LSTM 在这里我们在SQuAD上实现MatchLSTM（Wang and Jiang 2016）模型，R-Net（Wang et al.2017）模型和M-Reader（Hu et al.2017）（Rajpurkar et al.2016）。 也许有些细节与最初的论文有所不同。 要求 python3 水蟒 hdf5 实验 Match-LSTM +模型与Match-LSTM略有不同。 用GRU代替LSTM 添加类似r-net的门控注意匹配 添加单独的字符级编码 添加其他功能，例如M-Reader 在一个GRU层上添加聚合层 指针网中的初始GRU第一状态在匹配层之后添加全连接层 评估SQuAD开发人员集的结果： 模型 EM 11 Match-LSTM +（我们的版本） 70.2 79.2 Match-LSTM（纸） 64.1 73.9 R-NET-45（我