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neural-network - QA システムで異なる長さの文を使用してニューラル ネットワークをトレーニングする
このペーパーに示されている指示に従って、QA システムを実装しようとしています。いくつかのデータセットを正しくインポートし、単語を word2vec メソッドでベクトルに変換しました。単語の埋め込みの後に、質問と回答を CNN に挿入する必要があります。各質問/回答の長さが異なる場合、入力テンソルのサイズはどれくらいになるべきですか? (各質問/回答はベクトルの配列です)。
論文からの抜粋:
q_embは単語埋め込み後の質問で、r_w_kは長さdの単語ベクトルです。
使用すべきM (Q/A の長さ)の正しい値はどれですか? この問題を解決する方法をいくつか教えてください。ありがとうございました