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- 1、导入所需库
- 2、准备数据集
- 3、对问题和答案进行分词
- 4、构建模型
- 5、编译模型
- 6、训练模型
- 7、评估模型
- 8、使用模型进行预测
1、导入所需库
python
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#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
python
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#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。']
3、对问题和答案进行分词
python
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#从预训练模型中加载BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
#使用tokenizer对问题列表进行分词处理，并返回input_ids
question_input_ids = tokenizer(questions, return_tensors='tf', padding=True, truncation=True)['input_ids']
#使用tokenizer对答案列表进行分词处理，并返回input_ids
answer_input_ids = tokenizer(answers, return_tensors='tf', padding=True, truncation=True)['input_ids']
4、构建模型
python
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#导入预训练的BERT模型，使用中文基础版本
bert_model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
#定义输入层，形状为(None,)，数据类型为int32
input_layer = Input(shape=(None,), dtype='int32')
#将输入层传递给BERT模型，获取输出结果的第一个元素（即[0]）
bert_output = bert_model(input_layer)[0]
#在BERT输出上添加一个LSTM层，隐藏单元数为100
lstm_layer = LSTM(100)(bert_output)
#在LSTM层上添加一个Dropout层，丢弃率为0.5
dropout_layer = Dropout(0.5)(lstm_layer)
#在Dropout层上添加一个全连接层，输出单元数为answer_input_ids集合的长度，激活函数为softmax
output_layer = Dense(len(set(answer_input_ids)), activation='softmax')(dropout_layer)
#构建模型，输入层为input_layer，输出层为output_layer
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
5、编译模型
python
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#设置损失函数为分类交叉熵，优化器为Adam，评估指标为准确率
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
6、训练模型
python
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#使用模型的fit方法进行训练，传入问题输入ID、答案输入ID、批量大小和训练轮数
model.fit(question_input_ids, answer_input_ids, batch_size=32, epochs=10)
7、评估模型
python
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score = model.evaluate(question_input_ids, answer_input_ids)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
8、使用模型进行预测
python
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def predict(question):
#使用tokenizer对输入的问题进行编码，返回一个字典，其中包含'input_ids'键对应的值
question_input_id = tokenizer(question, return_tensors='tf', padding=True, truncation=True)['input_ids']
#使用模型对编码后的问题进行预测，得到预测结果
prediction = model.predict(question_input_id)
#返回预测结果中概率最大的索引
return np.argmax(prediction)
question = '你喜欢吃什么？'
#调用predict函数，传入问题字符串，得到预测的答案索引
answer_index = predict(question)
#使用tokenizer将答案索引解码为文本形式
predicted_answer = tokenizer.decode([answer_index])
#打印预测的答案
print('Predicted answer:', predicted_answer)