基于国民议会网站数据的强大问答系统构建（Python）

基于国民议会网站数据的强大问答系统构建（Python）

在本文中，我们将介绍如何使用大型语言模型和Python构建一个强大的问答系统，该系统利用国民议会网站的数据作为知识库。这个问答系统可以回答用户提出的与国民议会相关的问题，并提供相关的信息和解答。

1. 数据准备
   首先，我们需要获取国民议会网站的数据作为我们的知识库。可以使用爬虫技术从网站上抓取相关信息，或者使用已经提供的数据集。将数据保存为适合问答系统使用的格式，例如JSON或CSV。

2. 安装依赖库
   我们需要安装一些Python库来构建我们的问答系统。其中最重要的是transformers库，它提供了预训练的语言模型和相关的工具函数。使用以下命令安装所需的库：

   pip install transformers
   ```
   
   

3. 加载预训练语言模型
   我们将使用transformers库中的预训练语言模型来构建问答系统。首先，我们需要选择一个适合的预训练模型。例如，可以使用BERT模型，它在自然语言处理任务中表现出色。使用以下代码加载BERT模型：

   from transformers import