本文详细介绍了R-NET算法在答案抽取中的应用，该模型由阅读器和编写器组成，通过理解问题和文本并生成交互表示来定位答案。文章涵盖了R-NET的基本原理，数据集准备，以及模型架构，包括词嵌入层、编码层、门控循环单元（GRU）层、自注意力层和输出层等。
答案抽取是自然语言处理领域中的一个重要任务，旨在从给定的问题和相关文本中提取准确的答案。R-NET是一种基本中提取准确的答案。R-NET是一种基于神经网络的模型，被广泛应用于答案本中提取准确的答案。R-NET是一种基于神经网络的模型，被广泛应用于答案抽取任务。在本文中，我们将介绍R本中提取准确的答案。R-NET是一种基于神经网络的模型，被广泛应用于答案抽取任务。在本文中，我们将介绍R-NET算法的基本原理，并提供相本中提取准确的答案。R-NET是一种基于神经网络的模型，被广泛应用于答案抽取任务。在本文中，我们将介绍R-NET算法的基本原理，并提供相应的代码和数据来演示其应用。
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R-NET算法简介
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R-NET是一种端到端的神经网络模型，用于答案本中提取准确的答案。R-NET是一种基于神经网络的模型，被广泛应用于答案抽取任务。在本文中，我们将介绍R-NET算法的基本原理，并提供相应的代码和数据来演示其应用。 <
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