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官方介紹
實戰一 . 官方介紹
drqa是乙個應用於開放域問答的閱讀理解系統。特別是,drqa的目標是「大規模機讀」(mrs)。在這個設定中,我們在可能非常大的非結構化文件集中搜尋問題的答案。因此,系統必須將文件檢索(查詢相關文件)的挑戰與機器對文字的理解(從這些文件中識別答案)的挑戰相結合。
我們使用drqa的實驗側重於回答factoid問題,同時使用wikipedia作為文件的獨特知識源。維基百科是乙個非常適合大規模,豐富,詳細資訊的**。為了回答任何問題,必須首先在超過500萬個文章中檢索可能相關的文章,然後仔細掃瞄它們以確定答案。
資料集:維基百科
框架:pytorch
版本:pytorch torch-0.3.0
**:reading wikipedia to answer open-domain questions
專案:系統架構:
二. 實戰
互動模式下提問(一):
可以看到檢索到的文件是 stanford university,問題的答案是:淺綠色標註的部分,答案非常的精準。
互動模式下提問(二):
回答不是很精準,我其實想問的是歐巴馬來自**。答案返回的是歐巴馬在**,歐巴馬在華盛頓,不過也還是相當不錯。
互動模式下提問(三):
這個問題並沒有找到準確的答案,雖然文件是相關的。
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