使用通用句子编码器和Wikiqa创建QA模型

利用嵌入模型的力量来回答高级问题

在当今信息丰富的世界中，立即获得精确答案的能力至关重要。本文展示了使用通用句子编码器（use）和Wikiqa数据集构建强大的提问（QA）模型。我们利用先进的嵌入技术来弥合人类查询和机器理解之间的差距，从而创造了更直观的信息检索体验。

关键学习成果：

• 掌握嵌入模型的应用，例如用于将文本数据转换为高维矢量表示形式。
• 导航选择和微调预训练模型的复杂性，以获得最佳性能。
• 通过实用的编码示例，使用嵌入模型和余弦相似性实现功能性质量检查系统。
• 掌握余弦相似性的基本原理及其在比较矢量文本中的作用。

（本文是数据科学博客马拉松的一部分。）

目录：

• 在NLP中嵌入模型
• 了解嵌入表示形式
• 语义相似性：捕获文本含义
• 利用通用句子编码器
• 建立问答发电机
• NLP中嵌入模型的优势
• 质量检查系统开发中的挑战
• 常见问题

嵌入自然语言处理中的模型

我们利用现代NLP的基石嵌入模型。这些模型将文本转化为反映语义含义的数值格式。单词，短语或句子被转换为数值向量（嵌入），使算法能够以复杂的方式处理和理解文本。

了解嵌入模型

单词嵌入式表示单词是密集的数值向量，其中语义上相似的单词具有相似的矢量表示。该模型没有手动分配这些编码，而是在培训期间将它们学习为可训练的参数。嵌入尺寸各不相同（例如，300至1024），更高的尺寸捕获了更细微的语义关系。将嵌入方式视为一个“查找表”，该表格存储每个单词的向量，以进行有效的编码和检索。

语义相似性：量化含义

语义相似性衡量两个文本段如何传达相同的含义。该功能使系统能够理解同一概念的各种语言表达，而无需针对每个变化的明确定义。

通用句子编码器用于增强文本处理

该项目采用通用句子编码器（使用），该句子从文本中生成高维向量，非常适合语义相似性和文本分类等任务。针对更长的文本序列进行了优化，对使用的数据集进行了培训，并适应了各种NLP任务。它为每个输入句子输出512维矢量。

使用使用：嵌入生成的示例：

 ！

导入TensorFlow作为TF
导入TensorFlow_Hub作为集线器

embed = hub.load（“ https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4”）
句子= [
    “快速的棕色狐狸跳过懒狗。”，
    “我是我想嵌入的句子”
这是给出的
嵌入=嵌入（句子）

打印（嵌入）
打印（embeddings.numpy（））

输出：

使用利用深度平均网络（DAN）体系结构，重点是句子级别的含义，而不是单个单词。有关详细信息，请参阅使用纸和Tensorflow的嵌入文档。该模块处理预处理，消除了对手动数据准备的需求。

使用模型是部分预先训练的，用于文本分类，使其适应具有最小标记数据的各种分类任务。

实施问答生成器

我们利用Wikiqa数据集进行此实现。

导入大熊猫作为pd
导入TensorFlow_Hub作为集线器
导入numpy作为NP
来自sklearn.metrics.pairwise导入cosine_sibilarity

＃加载数据集（根据需要调整路径）
df = pd.read_csv（'/content/train.csv'）

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

＃加载通用句子编码器
embed = hub.load（“ https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4”）

＃计算嵌入
Question_embeddings = embed（问题）
answers_embeddings = embed（答案）

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

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

＃打印问题和预测答案
对于我，列举（问题）中的问题：
    打印（f“问题：{问题}”）
    print（f“预测答案：{precoverions [i]} \ n”） 

修改了代码以处理自定义问题，从数据集中识别最相似的问题并返回其相应的答案。

 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 =问题[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 =“何时成立Apple？”
must_similar_question，predicted_answer = ask_question（new_question）

打印（f“新问题：{new_question}”）
print（f“最相似的问题：{must_similar_question}”）
打印（f“预测答案：{predicted_answer}”）

输出：

NLP中嵌入模型的优势

• 预先训练的模型（例如使用使用）减少训练时间和计算资源。
• 捕获语义相似性，匹配的释义和同义词。
• 支持多语言功能。
• 简化机器学习模型的功能工程。

质量检查系统开发中的挑战

• 模型选择和参数调整。
• 有效处理大型数据集。
• 解决语言的细微差别和上下文歧义。

结论

嵌入模型通过实现准确的识别和检索相关答案来显着增强质量检查系统。这种方法展示了嵌入模型在改善NLP任务中人类计算机相互作用方面的力量。

关键要点：

• 嵌入模型提供了强大的工具来表示文本。
• 基于嵌入的质量检查系统通过准确的响应来改善用户体验。
• 挑战包括语义歧义，各种查询类型和计算效率。

常见问题

Q1：嵌入模型在质量检查系统中的作用是什么？ A1：嵌入模型将文本转换为数值表示形式，使系统能够理解并准确回答问题。

Q2：嵌入系统如何处理多种语言？ A2：许多嵌入模型都支持多种语言，从而促进了多语言质量检查系统的开发。

Q3：为什么嵌入系统优于QA的传统方法？ A3：嵌入系统在捕获语义相似性和处理多种语言表达式方面表现出色。

问题4：基于嵌入的质量检查系统中存在哪些挑战？ A4：最佳模型选择，参数调整和有效的大规模数据处理构成了重大挑战。

Q5：嵌入模型如何改善质量检查系统中的用户交互？ A5：通过将问题与基于语义相似性的答案完全匹配，嵌入模型提供了更相关和令人满意的用户体验。

（注意：所使用的图像不由作者所有，并且经过许可。）

以上是使用通用句子编码器和Wikiqa创建QA模型的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！