Bi-Directional Attention Flow for Machine Comprehension 代码+论文_bidirectionalattention代码

 ICLR2017 双向attention 机制的QA模型

Code 

• 论文的工作：对上下文（Content）和查询（Query）之间的交互建模。BlDAF，是一个多阶段的层次化模型，在不同的粒度级别上表示上下文，并使用双向注意流机制获得一个查询aware的上下文表示。
• 输入：文章和问题pair, 输出答案的Start-End 位置作为预测结果
• 模型结构图如下

1.   Character Embedding Layer 使用字符级CNNs将每个单词映射到向量空间，CNN的输出在整个宽度上最大化，以获得每个单词的固定大小向量。

 #Init函数中定义 1. Character Embedding Layer
        self.char_emb = nn.Embedding(args.char_vocab_size, args.char_dim, padding_idx=1)
        nn.init.uniform_(self.char_emb.weight, -0.001, 0.001)
 
        self.char_conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, args.char_channel_size, (args.char_dim, args.char_channel_width)),
            nn.ReLU()
            )
 
       
 def char_emb_layer(x):
            """
            :param x: (batch, seq_len, word_len)
            :return: (batch, seq_len, char_channel_size)
            """
            batch_size = x.size(0)
            # (batch, seq_len, word_len, char_dim)
            x = self.dropout(self.char_emb(x))
            # (batch， seq_len, char_dim, word_len)
            x = x.transpose(2, 3)
            # (batch * seq_len, 1, char_dim, word_len)
            x = x.view(-1, self.args.char_dim, x.size(3)).unsqueeze(1)
            # (batch * seq_len, char_channel_size, 1, conv_len) -> (batch * seq_len, char_channel_size, conv_len)
            x = self.char_conv(x).squeeze()
            # (batch * seq_len, char_channel_size, 1) -> (batch * seq_len, char_channel_size)
            x &