使用通用句子編碼器和Wikiqa創建QA模型

利用嵌入模型的力量來回答高級問題

在當今信息豐富的世界中，立即獲得精確答案的能力至關重要。本文展示了使用通用句子編碼器（use）和Wikiqa數據集構建強大的提問（QA）模型。我們利用先進的嵌入技術來彌合人類查詢和機器理解之間的差距，從而創造了更直觀的信息檢索體驗。

關鍵學習成果：

• 掌握嵌入模型的應用，例如用於將文本數據轉換為高維矢量表示形式。
• 導航選擇和微調預訓練模型的複雜性，以獲得最佳性能。
• 通過實用的編碼示例，使用嵌入模型和余弦相似性實現功能性質量檢查系統。
• 掌握餘弦相似性的基本原理及其在比較矢量文本中的作用。

（本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。）

目錄：

• 在NLP中嵌入模型
• 了解嵌入表示形式
• 語義相似性：捕獲文本含義
• 利用通用句子編碼器
• 建立問答發電機
• NLP中嵌入模型的優勢
• 質量檢查系統開發中的挑戰
• 常見問題

嵌入自然語言處理中的模型

我們利用現代NLP的基石嵌入模型。這些模型將文本轉化為反映語義含義的數值格式。單詞，短語或句子被轉換為數值向量（嵌入），使算法能夠以復雜的方式處理和理解文本。

了解嵌入模型

單詞嵌入式表示單詞是密集的數值向量，其中語義上相似的單詞具有相似的矢量表示。該模型沒有手動分配這些編碼，而是在培訓期間將它們學習為可訓練的參數。嵌入尺寸各不相同（例如，300至1024），更高的尺寸捕獲了更細微的語義關係。將嵌入方式視為一個“查找表”，該表格存儲每個單詞的向量，以進行有效的編碼和檢索。

語義相似性：量化含義

語義相似性衡量兩個文本段如何傳達相同的含義。該功能使系統能夠理解同一概念的各種語言表達，而無需針對每個變化的明確定義。

通用句子編碼器用於增強文本處理

該項目採用通用句子編碼器（使用），該句子從文本中生成高維向量，非常適合語義相似性和文本分類等任務。針對更長的文本序列進行了優化，對使用的數據集進行了培訓，並適應了各種NLP任務。它為每個輸入句子輸出512維矢量。

使用使用：嵌入生成的示例：

 ！

導入TensorFlow作為TF
導入TensorFlow_Hub作為集線器

embed = hub.load（“ https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4”）
句子= [
    “快速的棕色狐狸跳過懶狗。”，
    “我是我想嵌入的句子”
這是給出的
嵌入=嵌入（句子）

打印（嵌入）
打印（embeddings.numpy（））

輸出：

使用利用深度平均網絡（DAN）體系結構，重點是句子級別的含義，而不是單個單詞。有關詳細信息，請參閱使用紙和Tensorflow的嵌入文檔。該模塊處理預處理，消除了對手動數據準備的需求。

使用模型是部分預先訓練的，用於文本分類，使其適應具有最小標記數據的各種分類任務。

實施問答生成器

我們利用Wikiqa數據集進行此實現。

導入大熊貓作為pd
導入TensorFlow_Hub作為集線器
導入numpy作為NP
來自sklearn.metrics.pairwise導入cosine_sibilarity

＃加載數據集（根據需要調整路徑）
df = pd.read_csv（'/content/train.csv'）

問題= df ['問題']。 tolist（）
答案= df ['答案']。 tolist（）

＃加載通用句子編碼器
embed = hub.load（“ https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4”）

＃計算嵌入
Question_embeddings = embed（問題）
answers_embeddings = embed（答案）

＃計算相似性得分
samelity_scores = cosine_simurility（question_embeddings，answers_embeddings）

＃預測答案
predicted_indices = np.argmax（Sameity_scores，axis = 1）
預測= [答案[idx] for predict_indices中的IDX]

＃打印問題和預測答案
對於我，列舉（問題）中的問題：
    打印（f“問題：{問題}”）
    print（f“預測答案：{precoverions [i]} \ n”） 

修改了代碼以處理自定義問題，從數據集中識別最相似的問題並返回其相應的答案。

 def ask_question（new_question）：
    new_question_embedding = embed（[new_question]）
    samelity_scores = cosine_simurility（new_question_embedding，Question_embeddings）
    must_similar_question_idx = np.argmax（Samelity_scores）
    must_similar_question =問題[most_similar_question_idx]
    predicted_answer =答案[most_similar_question_idx]
    返回most_similar_question，predicted_answer

＃示例用法
new_question =“何時成立Apple？”
must_similar_question，predicted_answer = ask_question（new_question）

打印（f“新問題：{new_question}”）
print（f“最相似的問題：{must_similar_question}”）
打印（f“預測答案：{predicted_answer}”）

輸出：

NLP中嵌入模型的優勢

• 預先訓練的模型（例如使用使用）減少訓練時間和計算資源。
• 捕獲語義相似性，匹配的釋義和同義詞。
• 支持多語言功能。
• 簡化機器學習模型的功能工程。

質量檢查系統開發中的挑戰

• 模型選擇和參數調整。
• 有效處理大型數據集。
• 解決語言的細微差別和上下文歧義。

結論

嵌入模型通過實現準確的識別和檢索相關答案來顯著增強質量檢查系統。這種方法展示了嵌入模型在改善NLP任務中人類計算機相互作用方面的力量。

關鍵要點：

• 嵌入模型提供了強大的工具來表示文本。
• 基於嵌入的質量檢查系統通過準確的響應來改善用戶體驗。
• 挑戰包括語義歧義，各種查詢類型和計算效率。

常見問題

Q1：嵌入模型在質量檢查系統中的作用是什麼？ A1：嵌入模型將文本轉換為數值表示形式，使系統能夠理解並準確回答問題。

Q2：嵌入系統如何處理多種語言？ A2：許多嵌入模型都支持多種語言，從而促進了多語言質量檢查系統的開發。

Q3：為什麼嵌入系統優於QA的傳統方法？ A3：嵌入系統在捕獲語義相似性和處理多種語言表達式方面表現出色。

問題4：基於嵌入的質量檢查系統中存在哪些挑戰？ A4：最佳模型選擇，參數調整和有效的大規模數據處理構成了重大挑戰。

Q5：嵌入模型如何改善質量檢查系統中的用戶交互？ A5：通過將問題與基於語義相似性的答案完全匹配，嵌入模型提供了更相關和令人滿意的用戶體驗。

（注意：所使用的圖像不由作者所有，並且經過許可。）

以上是使用通用句子編碼器和Wikiqa創建QA模型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！