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

摘要 近年來大規模問答數據集的發展引起了大量的端到端的問答神經網絡模型。這些模型越來越複雜但是沒有一個非常簡單的神經網絡基準模型與它們作對比從而證明它們複雜型的合理性。本文針對提取式QA任務提出一個非常簡單的基於神經網絡的基準模型。我們發現構建一個高性能的QA模型有兩點重要成分：第一：在處理文章單詞的時候要能夠關注到問題的單詞。第二：一個強有力的編碼模型如RNN。我們的實驗結果表明只需要滿足上述兩

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