成都房产信息查询官方网站,网站标题字体大小,wordpress 书店,淳化网站制作在本篇文章中，我们将实现 DrQA 模型，该模型最初由论文 Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions 提出。DrQA 是一种用于开放域问答系统的端到端解决方案，最初包括信息检索模块和深度学习模型。本次实现中，我们主要探讨 DrQA 的深度学习模型部分。
1. 数据加载 …在本篇文章中，我们将实现 DrQA 模型，该模型最初由论文 Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions 提出。DrQA 是一种用于开放域问答系统的端到端解决方案，最初包括信息检索模块和深度学习模型。本次实现中，我们主要探讨 DrQA 的深度学习模型部分。
1. 数据加载
DrQA 使用了斯坦福问答数据集（SQuAD）。该数据集由一系列 Wikipedia 文章中的段落和相关问题组成，答案是段落中的某个片段，或问题无法回答。
import jsondef load_json(path):'''加载SQuAD数据集的JSON文件'''with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:data = json.load(f)print("数据集长度: ", len(data['data']))return data# 加载数据
train_data = load_json('data/squad_train.json')
valid_data = load_json('data/squad_dev.json')2. 数据预处理
由于 SQuAD 数据集的结构独特，每个段落可能有多个问题和答案，我们需要对其进行解析。我们将每个段落与相关的问题配对，并将其转换为易于处理的结构。
def parse_data(data:dict)-list:'''解析数据集，将每个问题和答案对与对应的段落配对'''qa_list = []for paragraphs in data['data']:for para in paragraphs['paragraphs']:context = para['context']for qa in para['qas']:id = qa['id']question = qa['question']for ans in qa['answers']:qa_dict = {'id': id,'context': context,'question': question,'answer': ans['text'],'label': [ans['answer_start'], ans['answer_start'] + len(ans['text'])]}qa_list.append(qa_dict)return qa_list# 解析数据集
train_list = parse_data(train_data)
valid_list = parse_data(valid_data)3. 构建词汇表
为了对文本进行数值化处理，我们需要构建词汇表。我们将使用 spaCy 分词器来帮助处理文本数据。
import spacy
from collections import Counternlp = spacy.load('en_core_web_sm')def build_word_vocab(vocab_text):'''构建词汇表'''words = []for sent in vocab_text:words.extend([word.text for word in nlp(sent, disable=['parser', 'ner'])])word_counter = Counter(words)word_vocab = sorted(word_counter, key=word_counter.get, reverse=True)word_vocab.insert(0, 'unk')word_vocab.insert(1, 'pad')word2idx = {word: idx for idx, word in enumerate(word_vocab)}idx2word = {v: k
