【源码】基于PyTorch框架的机器阅读理解系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的机器阅读理解系统，聚焦于处理观点类问题。系统借助多种预训练模型（如BERT、ERNIE、RoBERTa等）微调，能从候选文档中抽取回答用户问题的答案段落摘要，并判断其观点极性（Yes、No、Depends）。

项目的主要特性和功能

1. 支持加载和微调BERT、ERNIE、RoBERTa等预训练模型，以适配不同任务需求。
2. 具备数据处理器和预处理工具，可将原始数据转换为模型所需输入格式，包含分词、编码等操作。
3. 支持使用PyTorch框架开展模型训练，并提供精确度、F1分数等多种评估指标来衡量模型性能。
4. 提供一系列命令行工具，便于用户进行模型转换、下载、训练和评估等操作。
5. 能够预测答案段落摘要中的是非观点极性，助力用户快速获取问题的答案态度。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.7及以上版本，并安装PyTorch框架及相关依赖库。 bash pip install torch transformers

数据准备

将数据集放置在data目录下，确保数据格式符合项目要求。

模型训练

使用命令行工具进行模型训练。例如，使用BERT模型进行训练： bash python train.py --model bert --data_path ./data/train.json --output_dir ./models/bert

模型评估

使用命令行工具对训练好的模型进行评估。例如，评估BERT模型： bash python evaluate.py --model bert --data_path ./data/test.json --model_path ./models/bert

观点极性预测

使用训练好的模型进行观点极性预测。例如，预测答案段落摘要的观点极性： bash python predict.py --model bert --data_path ./data/predict.json --model_path ./models/bert

通过以上步骤，用户可快速上手并使用本项目进行机器阅读理解任务的处理和观点极性预测。

下载地址

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