FinBERT-QA: 使用预训练的 BERT 语言模型进行金融领域问答

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FinBERT-QA 是一款基于 BERT 预训练模型的金融领域问答系统。该系统利用信息检索和自然语言处理技术，从金融段落数据集中检索出与查询相关的答案。以下是 FinBERT-QA 的详细介绍：

系统特点

1. 信息检索与自然语言处理结合：FinBERT-QA 采用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案，然后使用预训练的 BERT 模型的变体对这些候选答案进行排序。

2. 模型迁移与微调：系统基于 Huggingface 的库，运用 Transfer and Adapt 方法。首先将预训练的 BERT 模型迁移并微调到通用问答任务，然后使用 FiQA 数据集将模型适应到金融领域。

3. 模型转换：在迁移步骤中，使用微调的 BERT 模型，从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。

4. 性能提升：在三个排名评估指标（nDCG、MRR、Precision）上，FinBERT-QA 相比于其他方法平均提高了约 20%。

问答流程概览

FinBERT-QA 的问答流程主要包括以下几个步骤：

1. 查询解析：对用户输入的查询进行解析，提取关键信息。

2. 候选答案检索：使用 Lucene 工具包，根据查询检索出前 50 个与查询相关的候选答案。

3. 候选答案排序：利用预训练的 BERT 模型，对候选答案进行排序。

4. 答案输出：根据排序结果，输出最符合用户查询的答案。

通过 FinBERT-QA，用户可以方便快捷地获取到金融领域的相关问题答案。欢迎广大用户使用并提出宝贵意见。

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