第22章针对Cloze Tests基于Attention机制的的MRC
第22章：揭秘针对Cloze Tests基于Attention机制的的MRC领域开山之作：Teaching Machines to Read and Comprehend架构设计及完整源码实现
1，对Text提供精细化的语言理解能力和推理能力的MRC为何需要Neural Networks和Attention机制的支持？
2，基于大规模训练数据集的集特征工程和分类于一体的深度学习MRC
3，数据集结构分析
4，Two-layer Deep LSTM Reader的Input和Output分析
5，Two-layer Deep LSTM Reader中article和question的Concatenation操作
6，Two-layer Deep LSTM Reader中的Embedding Layer解析
7，具有Attention功能的Two-layer Deep LSTM Reader架构解析
8，Two-layer Deep LSTM Reader的classification解析
9，Attentive Reader的Input时候对Document和Question分别作LSTM建模
10，Attentive Reader使用加法操作实现Attention机制进行Classification操作
11，Impatient Reader的Output中的Attention数学原理和操作解析
12，对模型复杂度及数据量的最佳实践思考
13，为何Attention机制在阅读理解中是有效的？数学原理和工程实践
14，CNN Daily Mail数据Padding、Batch等预处理操作
15，QADataset完整源码解析
16，QAIterator完整源码解析
17，
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