tansformer 阅读理解

Transformer 阅读理解是一种基于 Transformer 模型的自然语言处理任务，旨在让机器能够像人类一样理解和回答问题。该任务的主要思路是将问题和文本材料输入到 Transformer 模型中，模型会自动学习如何从文本中提取答案，并将答案输出给用户。

在实现 Transformer 阅读理解时，通常需要使用预训练的语言模型（如 BERT、RoBERTa 等）来提取文本的特征表示，并使用注意力机制来计算问题和文本之间的相似度。最终，模型会根据相似度得分来选择最佳答案。