CNN QA(Question and Answer)问答的theano和tensorflow代码

本文介绍了一个使用Theano和TensorFlow实现的卷积神经网络(CNN)模型,应用于保险领域的问答系统。该模型在测试集上取得了61.5%至62.6%的Top-1精确率。数据集较大,仅提供了一个测试样本,并提供了从原始索引格式到真实单词格式的数据转换。词嵌入使用Word2Vec工具包进行训练。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

https://github.com/white127/insuranceQA-cnn

================result==================

theano and tensorflow cnn code for insuranceQA

theano code, test1 top-1 precision : 61.5% (see ./insuranceQA/acc) tensorflow code, test1 top-1 precision : 62.6%

the best precision in the paper is 62.8% (see Applying Deep Leaarning To Answer Selection: A study and an open task)

================dataset================

dataset is large, only test1 sample is given (see ./insuranceQA/test1.sample)

I converted original idx_xx format to real-word format (see ./insuranceQA/train ./insuranceQA/test1.sample)

you can get the original dataset from https://github.com/shuzi/insuranceQA

word embedding is trained by word2vec toolkit

=================run=====================

reformat the original dataset(see my train and test1.sample) 
change filepath to your dataset(see TODO in insqa_cnn.py) 
python insqa_cnn.py

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