a demo for naive qa (reading comprehension)

學習machine reading comprehension相關知識也有一段時間了，所以我構造了一個demo，來跑一把baseline模型。模型可以運行了，但是性能還未知。

模型的目的是能夠根據文章和問題給出對應的答案，用4條數據訓練（data1-data4），1條數據測試（data5）：

data1 = {"answer": "特殊教育學校", "query": "智障學校叫啥", "passage":"智障學校（也叫特殊教育學校）分爲公立和私立兩種。公辦特殊教育學校學費全免，符合條件的智障孩子都可以報名。"}
data2 = {"answer": "2011年", "query": "微信哪一年有的","passage":"微信是騰訊公司於2011年１月２１日推出的一款手機聊天軟件。２０１２年９月１７日，微信註冊用戶過２億"}
data3 = {"answer": "後廚", "query": "海清和小瀋陽演的電視劇","passage": "海清和小瀋陽主演的電視劇　有沒有媽媽看《後廚》的，感覺怎麼樣，我看得可是挺來勁的。裏面搞笑的戲份有意思。．．．"}
data4 = {"answer": "李春波", "query": "一封家書剛開始誰唱的","passage": "唱小芳的那個　李春波　［如果我的回答對您有幫助　請點擊＂好評＂支持下　謝謝］"}
data5 = {"answer": "李春波", "query": "小芳誰唱的","passage": "唱小芳的那個人叫 李春波，謝謝"}

最後系統運行得到的答案是：“李春波，謝”，顯然還有很多工作要繼續進行。

具體代碼已經放在github上了，網址爲：https://github.com/WangJiuniu/naive_qa