三分钟学会用 Bert 在 Python 中搭建问答搜索引擎

在当今数字化时代，问答搜索引擎成为获取信息的重要工具。Bert 作为一种强大的语言模型，能够为问答系统提供出色的语言理解能力。接下来，让我们一起用三分钟的时间，学会在 Python 中利用 Bert 搭建问答搜索引擎。

我们需要准备必要的环境和库。确保您已经安装了 Python 以及相关的依赖包，如 transformers 库，它为我们提供了与 Bert 模型交互的接口。

接下来，导入所需的模块和库：

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import torch

然后，加载预训练的 Bert 模型和分词器：

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-uncased')

准备好数据，将问题和相关的文本段落输入到模型中。对输入进行分词和编码：

question = "什么是人工智能？"
context = "人工智能是指机器模拟人类智能的技术，包括学习、推理、解决问题等方面。"

inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, return_tensors='pt')

通过模型进行推理，获取预测的答案起始位置和结束位置：

outputs = model(**inputs)
start_scores, end_scores = outputs.start_logits, outputs.end_logits

start_index = torch.argmax(start_scores)
end_index = torch.argmax(end_scores)

最后，提取答案并进行输出：

answer_tokens = inputs['input_ids'][0][start_index : end_index + 1]
answer = tokenizer.decode(answer_tokens)
print("答案：", answer)

通过以上简单的步骤，您已经成功地在 Python 中使用 Bert 搭建了一个基本的问答搜索引擎。当然，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要进行更多的优化和扩展，比如处理多个问题和文本、提高准确性等。

希望您通过这三分钟的学习，能够快速入门并开启利用 Bert 构建更强大问答系统的探索之旅！