Oqmrc2018
观点型问题阅读理解 challenger.ai
Install / Use
/learn @dreamnotover/Oqmrc2018README
baseline是基于pytorch实现的论文《Multiway Attention Networks for Modeling Sentence Pairs》
将baseline迁移到了python 3.6.6，修正了错误。改变参数最高accuracy为 0.70370，未能进前100 。如果能使用预训练词向量，能进前100，也没有啥意义 需要 pytorch 0.4.1 以及jieba分词
1.预处理并训练
首先将数据保存在data文件夹下面 并解压
然后运行
python train.py --cuda
- 测试
python inference.py --data data/ai_challenger_oqmrc_testa_20180816/ai_challenger_oqmrc_testa.json --output prediction.txt
- 在testa集合上的一次测试结果accuracy为0.682，对应测试文件为prediction.a.txt
Related Skills
node-connect
349.9kDiagnose OpenClaw node connection and pairing failures for Android, iOS, and macOS companion apps
frontend-design
109.8kCreate distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, or applications. Generates creative, polished code that avoids generic AI aesthetics.
openai-whisper-api
349.9kTranscribe audio via OpenAI Audio Transcriptions API (Whisper).
qqbot-media
349.9kQQBot 富媒体收发能力。使用 <qqmedia> 标签，系统根据文件扩展名自动识别类型（图片/语音/视频/文件）。
