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项目简介
本项目是基于PaddlePaddle深度学习框架开发的自然语言问答匹配系统。借助深度学习技术，尤其是预训练模型，对给定的两个文本（例如问题及其对应答案或两个问题的相似性）进行匹配，以此判断它们的关联程度。项目在百度Baseline基础上优化，最终在B榜上取得第3名，分数达91.837。
项目的主要特性和功能
- 采用ERNIE - Gram预训练模型进行特征提取与匹配，保障高精度的文本匹配。
- 具备多功能训练脚本，支持学习率逐层衰减、标签平滑、对抗训练等多种训练策略，提升模型泛化能力。
- 提供语义纠错、时序信息插入等后处理步骤，进一步提高预测准确性。
- 可针对大规模数据集进行高效训练与预测，单卡V100环境下训练约12小时，预测约2分钟。
安装使用步骤
环境准备
- 安装PaddlePaddle深度学习框架，执行命令：
bash pip install paddlepaddle - 安装项目所需的其他依赖库，如numpy、pandas等：
bash pip install numpy pandas
数据准备
- 准备自己的问答数据集，按项目要求格式组织，数据集应包含问题、答案和其他可能的标签信息。
- 使用
data_preprocess.py脚本对数据进行预处理，确保数据格式符合模型要求。
训练
- 运行以下命令启动训练过程：
bash bash train.sh - 根据需要调整
train.py中的参数，如学习率、批次大小等，优化训练效果。
预测
使用训练好的模型进行预测，输入新问题，系统将返回匹配的答案或相似问题列表，执行命令：
bash
bash predict.sh
后处理与优化
根据需要，利用postprocess.py脚本对预测结果进行进一步优化，如语义纠错、时序信息插入等。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】