我正在尝试解决一个问题，我应该为我的测试样本中的300个问题中的每个问题选择前5个段落。这些段落来自700个可用段落的列表。所提供的培训数据是一组600个问题，每个问题都有一个正确的段落。
我已经将600个正题对和600个负题对（从问题和段落语料库中创建-负采样）组合而成了训练样本。
我尝试用GloVe和tf-idf进行嵌入，我的体系结构是一个简单的两层神经网络，以查询和段落为输入，并预测1和0（正负），我的训练准确率约为85％
当我使用模型预测问题的前5个段落时，我对所有问题都获得了相同的前5个段落（还对用于训练的问题进行了检查）。我根据预测的概率对组合进行排名第1类。我缩短了段落的长度，但仍然面临着这个问题。