Maskinförståelse (MC), som besvarar en fråga om ett givet sammanhang stycke, kräver modellering komplexa interaktioner mellan sammanhanget och frågan. På senare tid har man framgångsrikt utvidgat uppmärksamhetsmekanismerna till att omfatta MC. Vanligtvis dessa metoder använder uppmärksamhet för att fokusera på en liten del av sammanhanget och sammanfatta det med en fast storlek vektor, par uppmärksamhet temporalt, och / eller ofta bildar en enkelriktad uppmärksamhet. I detta dokument introducerar vi Bi-Directional Uppmärksamhet Flow (BIDAF) nätverk, en flerstegs hierarkisk process som representerar sammanhanget på olika nivåer av granularitet och använder dubbelriktad uppmärksamhet flöde mekanism för att få en frågemedveten kontext representation utan tidig sammanfattning. Våra experimentella utvärderingar visar att vår modell uppnår de senaste resultaten i Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) och CNN/DailyMail cloze test.
REF införde det bi-direkta uppmärksamhetsflödet som består av en hierarkisk process i flera steg för att representera sammanhang på olika nivåer av granularitet; det använder konkatetering av passagens ordrepresentation, frågeordsrepresentation och elementvis produkt av dessa vektorer i sitt uppmärksamhetsflödesskikt.
Bidirectional Attention Flow for Machine Comprehension
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}