【论文笔记09】Teaching Machines to Read and Comprehend

本文主要做出了两个大的贡献： 给出了阅读理解数据集的构造方法，并开源了两个阅读理解数据集； 提出了三种神经网络模型作为baseline，以方便后面的研究者进行相关的研究。 1 数据构造 主要是从新闻网站中抓取新闻作为文章，新闻的摘要去掉一个实体词成为query，被去掉的单词作为答案。为了防止模型对训练数据的过度依赖，于是将文章和问题中的实体进行匿名化和随机替换。具体见官方教程 2 三种神经网络模型

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