Création d'un modèle QA avec Encodeur de phrases universel et wikiqa

Exploiter le pouvoir d'incorporer des modèles pour une réponse aux questions avancées

Dans le monde riche en informations d'aujourd'hui, la capacité d'obtenir des réponses précises instantanément est primordiale. Cet article démontre la construction d'un modèle robuste de réponses aux questions (QA) à l'aide de l'encodeur universel de phrase (USE) et de l'ensemble de données Wikiqa. Nous tirons partis de techniques de pédalonnage avancées pour combler l'écart entre l'enquête humaine et la compréhension des machines, créant une expérience de récupération d'informations plus intuitive.

Résultats d'apprentissage clés:

• Maîtrisez l'application de modèles d'intégration comme l'utilisation pour convertir les données textuelles en représentations vectorielles de haute dimension.
• Naviguez dans les complexités de sélection et de réglage des modèles pré-entraînés pour les performances optimales.
• Implémentez un système QA fonctionnel à l'aide de modèles d'intégration et de similitude en cosinus grâce à des exemples de codage pratiques.
• Saisissez les principes sous-jacents de la similitude cosinus et son rôle dans la comparaison du texte vectorisé.

(Cet article fait partie du blogathon de la science des données.)

Table des matières:

• Incorporer des modèles dans la PNL
• Comprendre les représentations d'intégration
• Similitude sémantique: capturer la signification textuelle
• Tirer parti de l'encodeur de phrase universel
• Construire un générateur de réponses aux questions
• Avantages des modèles d'intégration dans la PNL
• Défis dans le développement du système QA
• Questions fréquemment posées

Incorporer des modèles dans le traitement du langage naturel

Nous utilisons des modèles d'intégration, une pierre angulaire de la PNL moderne. Ces modèles traduisent le texte en formats numériques qui reflètent le sens sémantique. Les mots, les phrases ou les phrases sont transformés en vecteurs numériques (intégres), permettant aux algorithmes de traiter et de comprendre le texte de manière sophistiquée.

Comprendre les modèles d'intégration

Les incorporations de mots représentent les mots comme des vecteurs numériques denses, où les mots sémantiquement similaires ont des représentations de vecteurs similaires. Au lieu d'attribuer manuellement ces encodages, le modèle les apprend en tant que paramètres formables pendant la formation. Les dimensions d'intégration varient (par exemple, 300 à 1024), avec des dimensions plus élevées capturant des relations sémantiques plus nuancées. Considérez les intégres comme une "table de recherche" stockant le vecteur de chaque mot pour un codage et une récupération efficaces.

Similitude sémantique: quantifier le sens

La similitude sémantique mesure à quel point deux segments de texte transmettent de près le même sens. Cette capacité permet aux systèmes de comprendre diverses expressions linguistiques du même concept sans définitions explicites pour chaque variation.

Encodeur de phrase universel pour un traitement de texte amélioré

Ce projet utilise le codeur universel de phrases (USE), qui génère des vecteurs de haute dimension à partir de texte, idéal pour des tâches comme la similitude sémantique et la classification du texte. Optimisé pour des séquences de texte plus longues, l'utilisation est formée sur divers ensembles de données et s'adapte bien à diverses tâches NLP. Il publie un vecteur 512 dimensionnel pour chaque phrase d'entrée.

Exemple de génération d'intégration en utilisant l'utilisation:

 ! Pip installer TensorFlow Tensorflow-Hub

Importer TensorFlow comme TF
Importer Tensorflow_Hub en tant que hub

embed = hub.load ("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4")
phrases = [
    "Le renard brun rapide saute par-dessus le chien paresseux.",
    "Je suis une phrase pour laquelle j'aimerais obtenir son intégration"
]]
intégres = intégration (phrases)

Impression (intégres)
imprimer (embeddings.numpy ())

Sortir:

L'utilisation utilise une architecture de réseau de moyenne (DAN) profonde, en se concentrant sur le sens au niveau de la phrase plutôt que sur des mots individuels. Pour des informations détaillées, reportez-vous à l'utilisation du papier et de la documentation Embeddings de Tensorflow. Le module gère le prétraitement, éliminant le besoin de préparation manuelle des données.

Le modèle d'utilisation est partiellement pré-formé pour la classification du texte, ce qui le rend adaptable à diverses tâches de classification avec un minimum de données étiquetées.

Implémentation d'un générateur de réponses aux questions

Nous utilisons l'ensemble de données Wikiqa pour cette implémentation.

 Importer des pandas en tant que PD
Importer Tensorflow_Hub en tant que hub
Importer Numpy comme NP
de sklearn.metrics.pairwise importer cosinine_similarité

# Chargez un ensemble de données (ajustez le chemin au besoin)
df = pd.read_csv ('/ contenu / train.csv')

Questions = df ['question']. Tolist ()
réponses = df [«réponse»]. Tolist ()

# Charge Universal Stri phrase Encodeur
embed = hub.load ("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4")

# Calculer les intégres
question_embeddings = intégration (questions)
Response_embeddings = embed (réponses)

# Calculer les scores de similitude
similitude_scores = cosine_similarity (question_embeddings, réponse_embeddings)

# Prédire les réponses
prédit_indices = np.argmax (simility_scores, axe = 1)
prédictions = [réponses [idx] pour idx dans prédit_indices]

# Imprimer les questions et les réponses prédites
pour moi, question dans l'énumération (questions):
    print (f "Question: {question}")
    print (f "Réponse prédite: {prédictions [i]} \ n") 

Le code est modifié pour traiter les questions personnalisées, identifiant la question la plus similaire à partir de l'ensemble de données et renvoyant sa réponse correspondante.

 Def Ask_question (new_question):
    new_question_embedding = embed ([new_question])
    similitude_score = cosine_similarity (new_question_embedding, question_embeddings)
    Most_similar_question_idx = np.argmax (simility_scores)
    Most_similar_question = Questions [Most_similar_question_idx]
    prédit_answer = réponses [Most_similar_question_idx]
    Retour Most_similar_question, prédit_answer

# Exemple d'utilisation
new_question = "Quand Apple Computer a-t-il été fondé?"
Most_similar_question, prédit_answer = ask_question (new_question)

print (f "Nouvelle question: {new_question}")
print (f "Question la plus similaire: {Most_similar_question}")
print (f "Réponse prédite: {prédit_answer}")

Sortir:

Avantages des modèles d'intégration dans la PNL

• Les modèles pré-formés comme utilisent réduisent le temps de formation et les ressources informatiques.
• Capturez la similitude sémantique, correspondant aux paraphrases et aux synonymes.
• Prise en charge des capacités multilingues.
• Simplifiez l'ingénierie des fonctionnalités pour les modèles d'apprentissage automatique.

Défis dans le développement du système QA

• Sélection du modèle et réglage des paramètres.
• Gestion efficace des grands ensembles de données.
• Aborder les nuances et les ambiguïtés contextuelles dans la langue.

Conclusion

Les modèles d'intégration améliorent considérablement les systèmes d'AQ en permettant une identification et une récupération précises des réponses pertinentes. Cette approche présente la puissance des modèles d'intégration dans l'amélioration de l'interaction humaine-ordinateur dans les tâches PNL.

Les principaux plats à retenir:

• Les modèles d'intégration fournissent des outils puissants pour représenter le texte numériquement.
• Les systèmes QA basés sur l'intégration améliorent l'expérience utilisateur grâce à des réponses précises.
• Les défis incluent l'ambiguïté sémantique, les divers types de requêtes et l'efficacité de calcul.

Questions fréquemment posées

Q1: Quel est le rôle des modèles d'intégration dans les systèmes d'AQ? A1: Les modèles d'intégration transforment le texte en représentations numériques, permettant aux systèmes de comprendre et de répondre avec précision aux questions.

Q2: Comment les systèmes d'intégration gèrent-ils plusieurs langues? A2: De nombreux modèles d'incorporation prennent en charge plusieurs langues, facilitant le développement de systèmes QA multilingues.

Q3: Pourquoi l'incorporation des systèmes supérieure aux méthodes traditionnelles pour l'AQ? A3: Les systèmes d'incorporation excellent à capturer la similitude sémantique et à gérer diverses expressions linguistiques.

Q4: Quels défis existent dans les systèmes QA basés sur l'intégration? A4: Sélection optimale du modèle, réglage des paramètres et gestion efficace des données à grande échelle pose des défis importants.

Q5: Comment les modèles d'intégration améliorent-ils l'interaction des utilisateurs dans les systèmes QA? A5: En faisant correspondre avec précision les questions aux réponses en fonction de la similitude sémantique, les modèles d'intégration offrent des expériences utilisateur plus pertinentes et satisfaisantes.

(Remarque: les images utilisées ne appartiennent pas à l'auteur et sont utilisées avec autorisation.)

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