R-Net

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R-Net 是微软研究院那篇阅读 comprehension 论文的 TensorFlow 复现，专门针对 SQuAD 数据集调优。仓库把完整流程都走了一遍：下载并预处理 SQuAD 和 GloVe 词向量、训练模型、跑官方评测脚本，读代码就能明白自匹配注意力机制和答案指针解码是怎么衔接的。实现里还记录了不少论文之外的工程细节，比如改用缩放乘法注意力、变分 dropout，以及用 CudnnGRU 和分桶来加速训练，代价是 F1 略降 0.3%，这些取舍都写得很清楚。最终在 EM 和 F1 上几乎和原论文持平，拿它当基线去对比新的阅读理解模型，或者验证自己实现的正确性，都很顺手。