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