基于 Python 的自然语言处理系列（43）：Question Answering

        在这篇文章中，我们将探讨 Question Answering（QA），即问答任务。这种任务有很多不同的形式，但我们将重点放在抽取式问答上。抽取式问答涉及根据给定的文档，提出问题并在文档中找到答案对应的文本片段。

        我们将基于 SQuAD 数据集对 BERT 模型进行微调。SQuAD 数据集包含 Wikipedia 文章的相关问题，这些问题是由众包工人提出的。

1. 加载数据

        在学术界，SQuAD 数据集是用于评估抽取式问答的基准数据集，因此我们在此使用该数据集。更具挑战性的 SQuAD v2 基准数据集还包括没有答案的问题。只要你有一个包含上下文（context）、问题（question）和答案（answers）列的数据集，你就可以按照本节中的步骤进行微调。

SQuAD 数据集

        像往常一样，我们可以通过 load_dataset() 下载并缓存数据集：

import os
os.environ['http_proxy']  = ''
os.environ['https_proxy'] = ''

from datasets import load_dataset
raw_datasets = load_dataset("squad")

        让我们看一下该数据集中的字段：

print("Context: ", raw_datasets["train"][0]["context"])
print("Question: ", raw_datasets["train"][0]["question"])
print("Answer: ", raw_datasets["train"][0]["answers"])

        这里我们可以看到 context（上下文）和 question（问题）的字段，而 answers 字段稍微复杂一些，因为它包含两个列表：一个是答案文本，另一个是答案在上下文中的起始位置。

        对于训练数据集，每个问题通常只有一个正确答案：

raw_datasets["train"].filter(lambda x: len(x["answers"]["text"]) != 1)

        在评估数据集中，每个问题可能