样本： (Q， P， y) ：（问答，答案，标签）
目标：匹配最佳的问题和答案
图1 基于记忆网络的问答系统
图2 深度迁移学习（迁移某些层）
把样本 (Q， P， y) 投射为词嵌入，训练模型，微调（fine-tune）模型，迁移某些层。
图3 某论文中TL在QA中的做法
目前的TL在QA中的应用一般是在一个较大的问答数据集（源域），如SQuAQ，上预训练好，然后保留前边的层参数，使用较小的做另一个领域的问答数据集（目标域），如TOEFL，继续微调剩下的层或微调整个网络。其中，目前迁移学习与问答系统的论文之所以能发表，就是替换了以下3大模块中的一块，在某个数据集上获得了比较好的效果。
图4 问答系统的一般由3个模块组成（ 问题分析模块，知识检搜模块，答案生成模块）
1.问答背景 样本： (Q， P， y) ：（问答，答案，标签） 目标：匹配最佳的问题和答案 2.深度...
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本文标题：迁移学习在问答系统中的应用
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