BIDAF基线模型
基线系统实现
数据集分析
数据集是DuReader,特点是一个问题对应着多篇文章，我们要从多篇文章中抽取出正确的答案。
一条训练数据样式如下：
预处理
这里使用的是训练好的sgns.wiki.word的词向量
下载地址为sgns.wiki.word
也可以建立词表，随机初始化词向量
def prepare(args):
"""
checks data, creates the directories, prepare the vocabulary and embeddings
检查数据，创建目录，准备词汇表和嵌入
"""
logge
阅读理解是自然语言处理领域的一个重要任务，旨在通过理解文本，准确回答提出的问题。本实战教程聚焦于BIDAF（Bidirectional Attention Flow）基线模型的实现，该模型常用于解决阅读理解问题。BIDAF是一种深度学习模型，能够有效地处理多篇文档中的信息，以找到与问题最相关的答案。
数据集分析：
本实战所使用的数据集是DuReader，它具有独特的特性，即一个问题可能对应多篇相关文章。这种设置增加了阅读理解的难度，因为模型需要在多篇文章中抽取正确答案，而不仅仅是从单篇文章中寻找信息。训练数据格式表现为：每条数据包含问题和多篇文章，模型的任务是从这些文章中抽取正确的答案文本。
预处理步骤：
在训练模型之前，首先进行预处理工作。这包括检查数据文件是否存在，创建必要的目录，以及准备词汇表和词向量。预处理代码中，`prepare` 函数用于执行这些任务：
1. 检查数据文件：确保所有训练、验证和测试文件都存在于指定路径。
2. 创建目录：如词汇表目录、模型存储目录、结果输出目录和日志目录。如果这些目录不存在，代码会自动创建。
3. 建立词汇表：遍历训练数据集中的问题和文章中的单词，将它们添加到词汇表中，并对出现次数少于2次的单词进行过滤，以减少词汇表的大小，降低模型复杂性。
4. 分配词向量：可以选择随机初始化词向量或加载预先训练好的词向量，如`sgns.wiki.word`，这是一个预训练的词向量模型。加载预训练的词向量可以提高模型的性能，因为它们包含了丰富的语义信息。
加载预训练词向量时，需要注意的是，词向量文件的第一行通常包含了词汇表的大小和每个向量的维度，因此在读取时需要跳过这一行。加载过程使用字典结构存储，未在预训练词向量中找到的单词将被过滤掉。
总结：
这篇实战教程主要介绍了使用BIDAF模型进行阅读理解的准备工作，包括数据集的特性、预处理流程以及词汇表和词向量的构建。在实际应用中，这样的预处理步骤对于构建一个有效的阅读理解模型至关重要，因为它可以帮助模型更好地理解和表示文本信息，从而提高回答问题的准确性。
