FastQA（Making Neural QA as Simple as Possible but not Simpler）

摘要 近年来大规模问答数据集的发展引起了大量的端到端的问答神经网络模型。这些模型越来越复杂但是没有一个非常简单的神经网络基准模型与它们作对比从而证明它们复杂型的合理性。本文针对提取式QA任务提出一个非常简单的基于神经网络的基准模型。我们发现构建一个高性能的QA模型有两点重要成分：第一：在处理文章单词的时候要能够关注到问题的单词。第二：一个强有力的编码模型如RNN。我们的实验结果表明只需要满足上述两

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