【源码】基于BERT的KBQA系统

项目简介

本项目基于BERT+BiLSTM+CRF模型开展命名实体识别工作，以抽取问题中的实体。接着，系统会从知识库里提取与实体相关的所有属性，运用BERT训练句子相似度模型，计算问题和各属性间的文本相似度，依据相似度对属性进行排序，最终得出问题的答案。

项目的主要特性和功能

1. 命名实体识别：借助BERT实现对问题中实体的识别。
2. 属性提取：从知识库提取实体的全部属性。
3. 句子相似度计算：使用BERT训练句子相似度模型，计算问题和属性之间的相似度。
4. 答案排序与生成：按照相似度对属性排序，获取问题的可能答案。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.6.5
• 安装TensorFlow 1.14
• 准备RTX 2080 Ti显卡

数据集准备

• 下载NIPCC知识库问答数据集
• 构建训练、验证和测试数据

模型训练

• 进行命名实体识别模型训练
• 开展文本相似度模型训练

测试与预测

• 运用训练好的模型进行问答测试

模型保存与加载

• 保存训练好的模型
• 加载模型进行预测

注意：本项目依赖特定版本的Python和TensorFlow，需确保环境匹配，以保证正确运行。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】