使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer实现中文问答系统的构建

中文问答系统是一种能够理解中文自然语言问题，并给出准确答案的人工智能系统。在构建中文问答系统时，我们可以使用PyTorch提供的预训练的BERT模型和相应的Tokenizer来实现。PyTorch-Transformers库提供了pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer类，可以方便地对中文文本进行分词和编码。

下面是一个包含使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer构建中文问答系统的例子：

Step 1: 准备数据

首先，我们需要准备一个包含问题和答案的数据集，通常是一个文本文件。每个问题和答案应位于一行，并以制表符或其他分隔符分隔。例如：

问题1\t答案1

问题2\t答案2

问题3\t答案3

...

Step 2: 导入依赖库

导入需要的依赖库，包括pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer和torch。

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer
import torch

Step 3: 加载预训练的BERT模型和Tokenizer

# 加载预训练的BERT模型和Tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

Step 4: 对问题进行分词和编码

question = '你喜欢什么颜色的花？'
tokenized_question = tokenizer.tokenize(question)  # 分词
encoded_question = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_question)  # 编码

Step 5: 对答案进行分词和编码

answer = '我喜欢红色的花。'
tokenized_answer = tokenizer.tokenize(answer)  # 分词
encoded_answer = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_answer)  # 编码

Step 6: 构建输入特征

BERT模型的输入特征通常包括token_ids、segment_ids和input_mask。我们需要根据问题和答案的编码结果构建这些特征。

# 构建输入特征
max_seq_length = 128  # 最大序列长度

# 对问题的编码结果进行padding和裁剪
padded_question = encoded_question[:max_seq_length] + [0] * (max_seq_length - len(encoded_question))
segment_ids_question = [0] * max_seq_length
input_mask_question = [1] * len(encoded_question) + [0] * (max_seq_length - len(encoded_question))

# 对答案的编码结果进行padding和裁剪
padded_answer = encoded_answer[:max_seq_length] + [0] * (max_seq_length - len(encoded_answer))
segment_ids_answer = [1] * max_seq_length
input_mask_answer = [1] * len(encoded_answer) + [0] * (max_seq_length - len(encoded_answer))

# 构建输入特征的Tensor
input_ids = torch.tensor([padded_question, padded_answer])
segment_ids = torch.tensor([segment_ids_question, segment_ids_answer])
input_mask = torch.tensor([input_mask_question, input_mask_answer])

到此为止，我们已经成功地使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer构建了一个中文问答系统的输入特征。我们可以将输入特征输入到预训练的BERT模型中进行预测，以获得问题的答案。