简介

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是自然语言处理领域的重要突破。其问答模型通过预训练和微调结合的方式，能够精准理解上下文并回答问题。以下是关键知识点：

  • 核心技术：基于Transformer架构的双向编码器
  • 预训练任务：Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)
  • 微调任务：问答对分类（如SQuAD数据集）
  • 优势：捕捉上下文语义，支持多轮对话理解
bert_structure

核心技术详解

BERT问答模型的核心在于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）：

  1. 输入处理：将问题与上下文拼接为序列
  2. 嵌入层：使用WordPiece分词器生成词向量
  3. 多层Transformer：通过12-24层堆叠提升语义理解
  4. 输出解析：提取[start]和[end]标记对应的位置索引
attention_mechanism

应用场景

BERT问答技术广泛应用于：

  • 智能客服系统 💬
  • 文档问答工具 📄
  • 知识图谱构建 🧩
  • 搜索引擎优化 🔍

示例：通过/ai_toolkit/nlp_tutorial/bert_model可深入了解BERT基础架构

实战案例

以下为典型实现流程：

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')

inputs = tokenizer("What is the capital of France?", "Paris is the capital of France.", return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
qa_system

扩展阅读

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