【源码】基于BERT和PyTorch的问题等价性判别系统

项目简介

本项目致力于解决智能问答系统里问题等价性判别的难题。在专业性较强的问答系统中，准确判断用户输入问题与给定问题是否语义等价是关键挑战，本项目基于BERT预训练模型给出了解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 采用BERT预训练模型开展文本分类，借助BERT强大的语义理解能力，对输入语句对进行分类，判断语义是否等价。
2. 运用PyTorch和transformers库完成模型训练与评估，通过PyTorch深度学习框架和Hugging Face的transformers库实现相关操作。
3. 进行5折交叉验证，对数据集进行5折交叉验证，增强模型的泛化能力。
4. 实施模型集成，通过投票机制集成多模型的预测结果，提升准确性。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤安装和使用： 1. 安装依赖库： - 安装Python。 - 安装PyTorch：pip install torch。 - 安装transformers库：pip install transformers。 2. 数据准备：将训练数据和测试数据按指定格式放置在指定路径下。 3. 运行代码：运行main.py文件，进行模型训练和测试。 4. 查看结果：查看输出文件和预测结果，评估模型性能。

下载地址

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