基于PyTorchPretrainedBERT的中文问答系统搭建

PyTorchPretrainedBERT是一个基于PyTorch实现的预训练的BERT模型，提供了已经在大规模语料上预训练好的中文BERT模型。使用这个预训练模型，我们可以搭建一个中文问答系统。下面是一个简单的例子，展示了如何使用PyTorchPretrainedBERT构建中文问答系统。

1. 安装所需软件和库：

你需要安装PyTorch、PyTorchPretrainedBERT以及其他需要的Python库。可以使用以下命令安装：

pip install torch
pip install pytorch-pretrained-bert

2. 导入所需库和模型：

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

# 指定预训练模型的位置，以及tokenizer所在的位置
model_location = 'bert-base-chinese'
tokenizer_location = 'bert-base-chinese'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(tokenizer_location)
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_location)

3. 准备输入数据：

question = "中文问答系统怎么搭建？"
paragraph = "PyTorchPretrainedBERT是一个基于PyTorch实现的预训练的BERT模型，提供了已经在大规模语料上预训练好的中文BERT模型。使用这个预训练模型，我们可以搭建一个中文问答系统。"

4. 对输入进行Bert分词：

question_tokens = tokenizer.tokenize(question)
paragraph_tokens = tokenizer.tokenize(paragraph)

5. 将输入转换为模型所需的输入格式：

# 添加特殊标记[CLS]和[SEP]
tokens = ['[CLS]'] + question_tokens + ['[SEP]'] + paragraph_tokens + ['[SEP]']
# 转换为词汇表中的索引
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
# 创建一个Tensor以及一个mask用于区分哪些是问题，哪些是段落
input_ids_tensor = torch.tensor([input_ids])
segment_ids_tensor = torch.tensor([[0] * len(tokens)])

6. 执行模型推理：

model.eval()  # 设置模型为评估模式
with torch.no_grad():  # 减少内存消耗
    start_scores, end_scores = model(input_ids_tensor, token_type_ids=segment_ids_tensor)

    # 从预测的起始分数和结束分数中找到答案
    all_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)
    start_index = torch.argmax(start_scores)
    end_index = torch.argmax(end_scores[start_index:]) + start_index
    answer = ''.join(all_tokens[start_index:end_index+1])

这样，我们就得到了中文问答系统的答案。在这个例子中，问题是"中文问答系统怎么搭建？"，段落是"PyTorchPretrainedBERT是一个基于PyTorch实现的预训练的BERT模型，提供了已经在大规模语料上预训练好的中文BERT模型。使用这个预训练模型，我们可以搭建一个中文问答系统。"，答案会保存在answer变量中。

当然，这只是一个简单的例子，实际的中文问答系统可能需要更多的处理和优化。但是通过使用PyTorchPretrainedBERT，我们可以使用预训练的中文BERT模型作为基础构建一个基本的中文问答系统。

需要注意的是，输入的问题和段落需要按照相同的方式进行预处理和分词，以便与预训练模型的词汇表相对应。预训练模型提供的tokenizer可以帮助我们进行这些操作。