在自然语言处理领域，机器阅读理解（Machine Comprehension, MC）是一个重要的任务。在这篇博文中，我们将实现论文 BiDAF 中提出的双向注意力流模型。BiDAF 主要改进了传统注意力机制中的早期信息摘要问题，并引入了字符嵌入来加强对单词细粒度信息的理解。

1. 加载 SQuAD 数据集

        SQuAD 数据集是一个问答数据集，问题的答案通常来自段落中的某些部分，加载数据集的代码与之前使用的相同。

import json

def load_json(path):
    '''
    加载 SQuAD 数据集的 JSON 文件。
    '''
    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    return data

# 加载训练和验证数据集
train_data = load_json('data/squad_train.json')
valid_data = load_json('data/squad_dev.json')

2. 数据预处理

        为了将数据集转换为适合模型训练的形式，我们首先将每个段落的问题和答案提取出来，并将它们转换为字典列表。

def parse_data(data):
    '''
    解析 SQuAD 数据，将上下文、问题和答案转化为字典形式。
    '''
    data = data['data']
    qa_list = []

    for paragraphs in data:
        for para in paragraphs['paragraphs']:
            context = para['context']
            for qa in para['qas']:
                question = qa['question']
                for ans in qa['answers']:
                    qa_dict = {
                        'context': context,
                        'question': question,
                        'answer': ans['text'],
                        'start': ans['answer_start'],
                    }
                    qa_list.append(qa_dict)
    return qa_list

train_list = parse_data(train_data)
valid_list = parse_data(valid_data)

        我们将提取到的数据转换为 DataFrame 以便更容易处理：

import pandas as pd

train_df = pd.DataFrame(train_list)
valid_df = pd.DataFrame(valid_list)

2.1 构建词汇表和字符表

        在 BiDAF 中，我们不仅使用了词嵌入（word embedding），还使用了字符嵌入（character embedding）。因此，我们需要分别构建词汇表和字符表。

<