问答模型方案设计

原创已于 2022-03-10 17:43:30 修改 · 911 阅读

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#机器学习 #python

于 2022-03-10 17:37:15 首次发布

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该文介绍了如何使用BERT模型构建问答系统。通过将query和passage转化为id形式输入模型，BERT能定位到答案在段落中的位置，从而提取出答案。数据集采用DuReader的中文数据，包括Question、context、answer和location。该方法适用于处理简单问题，能够有效地从文本中抽取答案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

方案设计图示

问答模型设计图

query: 用户的提问
passage: 文章

问答模型设计的是简单问题模型，即query的答案是从passage中抽取出的。query和passage经过数据预处理，得到id形式的输入，然后把query，passage的id形式输入到BERT模型，BERT模型经过处理会输出答案的位置，输出位置以后就可以得到相应的答案了。

数据集

使用的DuReader内置中文数据集，数据集形式：

Question: 提问
context: 提问对应的段落
answer: 问题答案
location: 答案在段落中开始的位置

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