BIDAF，这是一个多阶段的分层过程，它以不同的粒度级别表示上下文，并使用双向注意力流机制来实现 query-aware 的上下文表示，而无需提前总结。 实验评估表明，我们的模型在斯坦福问答数据集和 CNN/DailyMail 完形填空测试中达到了 state-of-the-art的结果。 消融分析显示了我们模型中每个组成部分的重要性。 可视化和 discussion 表明，我们的模型正在学习 MC 的合适表示，并且能够通过关注给定段落中的正确位置来回答复杂的问题。未来的工作包括扩展我们的方法，将注意力层和多步推理结合起来。
该模型的亮点在于双向注意力机制的提出，这种双向注意力机制在 QA 任务中充当编码器 或者推理单元中的一环 对后续的性能产生更大的影响，这才是最为重要的。
QANet 训练相对较快。与流行的 BiDAF 网络相比，QANet 的性能提升约 5~6 倍。我们用 60,000 次全局步骤训练网络，在 GTX1080 GPU 上大约需要 6 个小时。
Transformer 101 个思考问题：
BIDAF，这是一个多阶段的分层过程，它以不同的粒度级别表示上下文，并使用双向注意力流机制来实现 query-aw...
QANet: Combining Local Convolution with Global Self-Atten...
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本文标题：BiDAF 和 QANet
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