BERT:基于TensorFlow的BERT模型搭建中文问答系统模型

目录

    • 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 复制代码
#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 复制代码
#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 复制代码
#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 复制代码
#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 复制代码
#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 复制代码
#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 复制代码
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 复制代码
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)
相关推荐
Hello123网站9 小时前
探迹SalesGPT
人工智能·ai工具
摘星星的屋顶9 小时前
论文阅读记录之《VelocityGPT 》
论文阅读·人工智能·深度学习·学习
格林威9 小时前
工业相机如何通过光度立体成像技术实现高效精准的2.5D缺陷检测
人工智能·深度学习·数码相机·yolo·计算机视觉
MarkHD9 小时前
大语言模型入门指南:从原理到实践应用
人工智能·语言模型·自然语言处理
A尘埃10 小时前
NLP(自然语言处理, Natural Language Processing)
人工智能·自然语言处理·nlp
dlraba80210 小时前
机器学习实战(二):Pandas 特征工程与模型协同进阶
人工智能·机器学习·pandas
一碗白开水一10 小时前
【第19话:定位建图】SLAM点云配准之3D-3D ICP(Iterative Closest Point)方法详解
人工智能·算法
mit6.82410 小时前
[rStar] 策略与奖励大语言模型
人工智能·语言模型
CV-杨帆10 小时前
论文阅读:arxiv 2023 Large Language Models are Not Stable Recommender Systems
论文阅读·人工智能·语言模型
羊羊小栈10 小时前
基于「YOLO目标检测 + 多模态AI分析」的植物病害检测分析系统(vue+flask+数据集+模型训练)
人工智能·yolo·目标检测·毕业设计·创业创新·大作业