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【机哥】基于深度学习的问答系统_相似度

基于深度学习的问答系统是一种能够自动回答用户提出的问题的系统,其原理是利用深度学习模型从大量文本数据中提取知识,并将其应用于回答问题的过程中。下面将对其原理进行详细介绍,并给出代码实现和运行结果。最后,我们还将介绍一些现有的产品可供参考。

原理介绍

基于深度学习的问答系统通常由以下几个模块组成:

  1. 文本预处理模块:将原始文本进行分词、标注、过滤等处理,以便后续模块使用。
  2. 文本表示模块:将文本表示为向量或矩阵的形式,以便于后续的计算和处理。常用的文本表示方法包括词袋模型、TF-IDF模型、词向量模型等。
  3. 问题表示模块:将用户提出的问题表示为向量或矩阵的形式,以便于后续的计算和处理。常用的问题表示方法包括词袋模型、TF-IDF模型、句向量模型、BERT模型等。
  4. 匹配计算模块:计算问题和文本之间的相似度或相关度,以确定最佳的答案。常用的匹配计算方法包括余弦相似度、点积相似度、注意力机制等。
  5. 答案生成模块:根据匹配计算模块得到的相似度或相关度,从文本中提取最佳的答案,并将其返回给用户。常用的答案生成方法包括模板匹配、抽取式答案生成、生成式答案生成等。

基于深度学习的问答系统通常使用神经网络模型来实现上述模块,其中最常用的模型是循环神经网络(RNN)和注意力机制(Attention)。具体来说,可以使用RNN模型来表示文本和问题,使用注意力机制来计算它们之间的匹配程度。

下面是一个基于循环神经网络和注意力机制的问答系统的代码实现,我们使用的是Python和PyTorch框架:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np

# 构建模型
class QAModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
        super(QAModel, self).__init__()
        # 词嵌入层
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        # LSTM层
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True, bidirectional=True)
        # 全连接层
        self.fc = nn.Linear(2 * hidden_dim, 1)

    def forward(self, question, context):
        # 将问题和文本进行词嵌入
        q_embedded = self.embedding(question)
        c_embedded = self.embedding(context)
        # 将问题和文本分别输入LSTM层
        q_outputs, _ = self.lstm(q_embedded)
        c_outputs, _ = self.lstm(c_embedded)
        # 计算相似度
        sim_matrix = torch.matmul(q_outputs, c_outputs.transpose(1, 2))
        # 计算问题与文本的匹配程度
        q_weights = F.softmax(sim_matrix.max(dim=-1).values, dim=-1).unsqueeze(-1)
        attended_context = torch.matmul(q_weights.transpose(1, 2), c_outputs).squeeze(-2)
        # 将问题和文本拼接起来
        concat = torch.cat([q_outputs.max(dim=1).values, attended_context], dim=-1)
        # 通过全连接层输出答案
        output = self.fc(concat).squeeze(-1)
        # 返回答案
        return output

# 加载数据
questions = []
contexts = []
answers = []

with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        line = line.strip().split('\t')
        questions.append(line[0])
        contexts.append(line[1])
        answers.append(line[2])

# 构建词典
vocab = set(' '.join(questions + contexts).split())
word2idx = {w: i for i, w in enumerate(vocab)}

# 将问题和文本转化为数值化的形式
question_idxs = [[word2idx[w] for w in q.split()] for q in questions]
context_idxs = [[word2idx[w] for w in c.split()] for c in contexts]

# 将问题和文本分别填充到相同长度
max_len = max([len(q) for q in question_idxs] + [len(c) for c in context_idxs])
question_idxs = [q + [0] * (max_len - len(q)) for q in question_idxs]
context_idxs = [c + [0] * (max_len - len(c)) for c in context_idxs]

# 转化为PyTorch张量
question_idxs = torch.tensor(question_idxs)
context_idxs = torch.tensor(context_idxs)

# 构建模型和优化器
model = QAModel(len(vocab), 64, 64)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for i in range(len(questions)):
        # 清空梯度
        optimizer.zero_grad()
        # 前向传播
        output = model(question_idxs[i:i+1], context_idxs[i:i+1])
        # 计算损失
        loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(output, torch.tensor([float(answers[i])]))
        # 反向传播
        loss.backward()
        # 更新参数
        optimizer.step()
    # 打印损失
    print('Epoch {}, Loss: {:.4f}'.format(epoch, loss.item()))

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for i in range(len(questions)):
        output = model(question_idxs[i:i+1], context_idxs[i:i+1])
        prediction = int(torch.sigmoid(output).item() > 0.5)
        if prediction == int(answers[i]):
            correct += 1
        total += 1
accuracy = correct / total
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

以上代码会从一个名为`data.txt的文本文件中加载问题、文本和答案,并将它们转化为数值化的形式,然后使用一个基于LSTM和全连接层的模型进行训练和测试。模型的训练过程使用了二元交叉熵损失函数和Adam优化器。测试过程中,我们使用准确率来评估模型的性能。

需要注意的是,以上代码中的模型是一个基本的问答系统模型,还有很多地方可以进行优化和改进,例如使用预训练的词向量、添加更多的层、使用更复杂的注意力机制等。

关于基于深度学习的问答系统的原理,可以参考以下文献和链接:

目前有很多基于深度学习的问答系统产品可供参考,例如: