完整项目案例：从零搭建自然语言问答系统
- 完整项目案例：从零搭建自然语言问答系统
- 1. 项目概览
- 2. 技术栈与环境准备
- 3. 数据准备
- 4. 模型选择与加载
- 5. 数据预处理
- 6. 模型预测
- 7. 性能优化与评估
- 8. 部署与应用
- 结语
完整项目案例：从零搭建自然语言问答系统
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域的问答系统（Question Answering System）成为了连接用户与信息的重要桥梁。本篇文章将带领读者从零开始，通过一个完整的项目案例，深入了解如何搭建一个基本的自然语言问答系统。我们将采用Python语言，结合TensorFlow和transformers库，实现一个基于BERT的问答模型。
1. 项目概览
我们的目标是构建一个能够从给定的文本段落中抽取答案的问答系统。具体来说，用户提出一个问题，系统在提供的文档中查找并返回最相关的答案片段。
2. 技术栈与环境准备
- Python: 3.9+
- TensorFlow: 2.x
- transformers: Hugging Face的transformers库，用于预训练模型的加载和应用
- pandas: 数据处理
- numpy: 数学计算库
安装必要的库：
pip install tensorflow transformers pandas numpy
3. 数据准备
假设我们已经有了一个问答数据集，包含问题、对应的文章段落和正确答案的起始位置。这里以一个简化
