【源码】基于TensorFlow的问答对匹配模型

项目简介

本项目是基于TensorFlow实现的问答对匹配系统，通过引入Attentive Pooling层，使问题和答案的向量表征融入对方信息，提升了模型匹配性能。该系统适用于问答系统中的问题匹配任务，可有效区分相似但不同的问题或答案。

项目的主要特性和功能

• Attentive Pooling层：引入Attention机制，让模型在问题和答案向量表征中融入对方信息，更好区分相似问题或答案。
• 多模型实现：提供基于卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）的两种模型，满足不同任务需求。
• 数据预处理：提供数据预处理脚本，可生成训练集、测试集和构建词汇表，支持维基问答数据集（WikiQA）处理。
• 训练与预测：提供训练脚本和预测脚本，用于模型训练和预测结果生成。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python和TensorFlow。
2. 数据集准备：获取或准备维基问答数据集（WikiQA）的CSV格式文件，包含训练和测试数据。
3. 运行数据预处理脚本：运行data_process.py脚本，生成训练集、测试集和构建词汇表。
4. 模型训练：运行train.py脚本，按配置参数训练模型。
5. 模型预测：运行predict.py脚本，加载预训练模型，对测试集进行预测并生成结果。

注意：实际使用时，可能需根据具体任务和数据集调整模型配置参数，如超参数、模型结构等。

下载地址

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