去年写过《基于CNN的阅读理解式问答模型：DGCNN》，介绍了一个纯卷积的简单的问答模型。当时是用Tensorflow实现的，而且没有开源，这几天抽空用Keras复现了一下，决定开源。
模型综述 #
关于DGCNN的基本介绍，这里不再赘述。本文的模型并不是之前模型的重复实现，而是有所改动，这里只介绍一下被改动的地方。
1、这里放出的模型，线下验证集的分数大概是0.72（之前大约是0.75）；
2、本次模型以字为单位，使用笔者之前探索出来的“字词混合Embedding”（之前是以词为单位）；
3、本次模型完全去掉了人工特征（之前用了8个人工特征）；
4、本次模型去掉了位置Embedding（之前将位置Embedding拼接到输入上）；
5、模型架构和训练细节有所微调。
其中，以字为单位是为了让模型的标注更灵活（避免分词错误）；去掉人工特征也增强了模型的灵活性，并且提高了预测速度；至于去掉位置Embedding，是因为测了几次发现位置Embedding并没有明显提升；其它调整，比如用了最新的RAdam优化器进行训练，等等。
这次开放模型并没有精细追求分数的提高，只是纯粹引入一个Keras版本供大家参考，笔者相信提升空间还有不少，有兴趣的朋友自行调试即可（代码和数据集均已开放）。
开源地址 #
Github地址：https://github.com/bojone/dgcnn_for_reading_comprehension
（运行环境：Python 2.7 + Tensorflow 1.8 + Keras 2.2.4。运行环境问题勿扰，谢谢！）
词向量：https://pan.baidu.com/s/1YYE2T3f-lPyLBrJuUowAsA，密码:5p0h
数据集：https://pan.baidu.com/s/11C21BAupOpiYWoOx23J7Mg，密码:dh9w
（数据集的开源如有不当之处，敬请来信告知，笔者会尽快删除。）
最后的话 #
祝大家试用愉快，欢迎多多交流～
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