BERT：基于TensorFlow的BERT模型搭建中文问答任务模型

1、导入相关库

#导入numpy库，用于进行数值计算
import numpy as np

#从Keras库中导入Tokenizer类，用于将文本转换为序列
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
 
#从Keras库中导入pad_sequences函数，用于对序列进行填充或截断
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

#从Keras库中导入Model类，用于构建神经网络模型
from keras.models import Model  

#从Keras库中导入Input、Dense、LSTM和Dropout类，用于构建神经网络层
from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Dropout

#从transformers库中导入TFBertModel和BertTokenizer类，用于使用BERT模型和分词器 
from transformers import TFBertModel, BertTokenizer

2、准备数据集

#这里使用一个简单的示例数据集，定义问题和答案的列表。在实际应用中需要根据实际问题调整数据格式
questions = ['你好吗？', '你叫什么名字？', '你喜欢什么运动？']
answers = ['我很好！', '我叫小明。', '我喜欢打篮球。']