maybe we should add r before all """ beginnings

fastNLP/io/loader/matching.py

@@ -450,21 +450,26 @@ class BQCorpusLoader(Loader):
 
 
 class LCQMCLoader(Loader):
-    """
-    别名：
+    r"""
     数据集简介：句对匹配（question matching）
+    
     原始数据为：
-    '喜欢打篮球的男生喜欢什么样的女生\t爱打篮球的男生喜欢什么样的女生\t1\n'
-    '晚上睡觉带着耳机听音乐有什么害处吗？\t孕妇可以戴耳机听音乐吗?\t0\n'
-    读取后的Dataset将具有以下的数据结构：
-
+    
+    .. code-block:: text
+    
+        '喜欢打篮球的男生喜欢什么样的女生\t爱打篮球的男生喜欢什么样的女生\t1\n'
+        '晚上睡觉带着耳机听音乐有什么害处吗？\t孕妇可以戴耳机听音乐吗?\t0\n'
+    
+    读取后的Dataset将具有以下的数据结构
+    
     .. csv-table::
        :header: "raw_chars1", "raw_chars2", "target"
        
        "喜欢打篮球的男生喜欢什么样的女生？", "爱打篮球的男生喜欢什么样的女生？", "1"
        "晚上睡觉带着耳机听音乐有什么害处吗？", "妇可以戴耳机听音乐吗?", "0"
        "...", "...", "..."
-
+    
+    
     """
 
     def __init__(self):

fastNLP/modules/encoder/attention.py

@@ -152,8 +152,7 @@ class BiAttention(nn.Module):
         :param torch.Tensor premise_mask: [batch_size, a_seq_len]
         :param torch.Tensor hypothesis_batch: [batch_size, b_seq_len, hidden_size]
         :param torch.Tensor hypothesis_mask: [batch_size, b_seq_len]
-        :return: torch.Tensor attended_premises: [batch_size, a_seq_len, hidden_size]
-        torch.Tensor attended_hypotheses: [batch_size, b_seq_len, hidden_size]
+        :return: torch.Tensor attended_premises: [batch_size, a_seq_len, hidden_size] torch.Tensor attended_hypotheses: [batch_size, b_seq_len, hidden_size]
         """
         similarity_matrix = premise_batch.bmm(hypothesis_batch.transpose(2, 1)
                                               .contiguous())