利用嵌入模型的力量來(lái)回答高級(jí)問(wèn)題

在當(dāng)今信息豐富的世界中，立即獲得精確答案的能力至關(guān)重要。本文展示了使用通用句子編碼器（use）和Wikiqa數(shù)據(jù)集構(gòu)建強(qiáng)大的提問(wèn)（QA）模型。我們利用先進(jìn)的嵌入技術(shù)來(lái)彌合人類(lèi)查詢和機(jī)器理解之間的差距，從而創(chuàng)造了更直觀的信息檢索體驗(yàn)。

關(guān)鍵學(xué)習(xí)成果：

• 掌握嵌入模型的應(yīng)用，例如用於將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高維矢量表示形式。
• 導(dǎo)航選擇和微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型的複雜性，以獲得最佳性能。
• 通過(guò)實(shí)用的編碼示例，使用嵌入模型和余弦相似性實(shí)現(xiàn)功能性質(zhì)量檢查系統(tǒng)。
• 掌握餘弦相似性的基本原理及其在比較矢量文本中的作用。

（本文是數(shù)據(jù)科學(xué)博客馬拉鬆的一部分。）

目錄：

• 在NLP中嵌入模型
• 了解嵌入表示形式
• 語(yǔ)義相似性：捕獲文本含義
• 利用通用句子編碼器
• 建立問(wèn)答發(fā)電機(jī)
• NLP中嵌入模型的優(yōu)勢(shì)
• 質(zhì)量檢查系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的挑戰(zhàn)
• 常見(jiàn)問(wèn)題

嵌入自然語(yǔ)言處理中的模型

我們利用現(xiàn)代NLP的基石嵌入模型。這些模型將文本轉(zhuǎn)化為反映語(yǔ)義含義的數(shù)值格式。單詞，短語(yǔ)或句子被轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量（嵌入），使算法能夠以復(fù)雜的方式處理和理解文本。

了解嵌入模型

單詞嵌入式表示單詞是密集的數(shù)值向量，其中語(yǔ)義上相似的單詞具有相似的矢量表示。該模型沒(méi)有手動(dòng)分配這些編碼，而是在培訓(xùn)期間將它們學(xué)習(xí)為可訓(xùn)練的參數(shù)。嵌入尺寸各不相同（例如，300至1024），更高的尺寸捕獲了更細(xì)微的語(yǔ)義關(guān)係。將嵌入方式視為一個(gè)“查找表”，該表格存儲(chǔ)每個(gè)單詞的向量，以進(jìn)行有效的編碼和檢索。

語(yǔ)義相似性：量化含義

語(yǔ)義相似性衡量?jī)蓚€(gè)文本段如何傳達(dá)相同的含義。該功能使系統(tǒng)能夠理解同一概念的各種語(yǔ)言表達(dá)，而無(wú)需針對(duì)每個(gè)變化的明確定義。

通用句子編碼器用於增強(qiáng)文本處理

該項(xiàng)目採(cǎi)用通用句子編碼器（使用），該句子從文本中生成高維向量，非常適合語(yǔ)義相似性和文本分類(lèi)等任務(wù)。針對(duì)更長(zhǎng)的文本序列進(jìn)行了優(yōu)化，對(duì)使用的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了培訓(xùn)，並適應(yīng)了各種NLP任務(wù)。它為每個(gè)輸入句子輸出512維矢量。

使用使用：嵌入生成的示例：

 ！

導(dǎo)入TensorFlow作為T(mén)F
導(dǎo)入TensorFlow_Hub作為集線器

embed = hub.load（“ https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4”）
句子= [
    “快速的棕色狐貍跳過(guò)懶狗。”，
    “我是我想嵌入的句子”
這是給出的
嵌入=嵌入（句子）

打?。ㄇ度耄?打印（embeddings.numpy（））

輸出：

使用利用深度平均網(wǎng)絡(luò)（DAN）體系結(jié)構(gòu)，重點(diǎn)是句子級(jí)別的含義，而不是單個(gè)單詞。有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱使用紙和Tensorflow的嵌入文檔。該模塊處理預(yù)處理，消除了對(duì)手動(dòng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的需求。

使用模型是部分預(yù)先訓(xùn)練的，用於文本分類(lèi)，使其適應(yīng)具有最小標(biāo)記數(shù)據(jù)的各種分類(lèi)任務(wù)。

實(shí)施問(wèn)答生成器

我們利用Wikiqa數(shù)據(jù)集進(jìn)行此實(shí)現(xiàn)。

導(dǎo)入大熊貓作為pd
導(dǎo)入TensorFlow_Hub作為集線器
導(dǎo)入numpy作為NP
來(lái)自sklearn.metrics.pairwise導(dǎo)入cosine_sibilarity

＃加載數(shù)據(jù)集（根據(jù)需要調(diào)整路徑）
df = pd.read_csv（'/content/train.csv'）

問(wèn)題= df ['問(wèn)題']。 tolist（）
答案= df ['答案']。 tolist（）

＃加載通用句子編碼器
embed = hub.load（“ https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4”）

＃計(jì)算嵌入
Question_embeddings = embed（問(wèn)題）
answers_embeddings = embed（答案）

＃計(jì)算相似性得分
samelity_scores = cosine_simurility（question_embeddings，answers_embeddings）

＃預(yù)測(cè)答案
predicted_indices = np.argmax（Sameity_scores，axis = 1）
預(yù)測(cè)= [答案[idx] for predict_indices中的IDX]

＃打印問(wèn)題和預(yù)測(cè)答案
對(duì)於我，列舉（問(wèn)題）中的問(wèn)題：
    打?。╢“問(wèn)題：{問(wèn)題}”）
    print（f“預(yù)測(cè)答案：{precoverions [i]} \ n”） 

修改了代碼以處理自定義問(wèn)題，從數(shù)據(jù)集中識(shí)別最相似的問(wèn)題並返回其相應(yīng)的答案。

 def ask_question（new_question）：
    new_question_embedding = embed（[new_question]）
    samelity_scores = cosine_simurility（new_question_embedding，Question_embeddings）
    must_similar_question_idx = np.argmax（Samelity_scores）
    must_similar_question =問(wèn)題[most_similar_question_idx]
    predicted_answer =答案[most_similar_question_idx]
    返回most_similar_question，predicted_answer

＃示例用法
new_question =“何時(shí)成立Apple？”
must_similar_question，predicted_answer = ask_question（new_question）

打?。╢“新問(wèn)題：{new_question}”）
print（f“最相似的問(wèn)題：{must_similar_question}”）
打?。╢“預(yù)測(cè)答案：{predicted_answer}”）

輸出：

NLP中嵌入模型的優(yōu)勢(shì)

• 預(yù)先訓(xùn)練的模型（例如使用使用）減少訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源。
• 捕獲語(yǔ)義相似性，匹配的釋義和同義詞。
• 支持多語(yǔ)言功能。
• 簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的功能工程。

質(zhì)量檢查系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的挑戰(zhàn)

• 模型選擇和參數(shù)調(diào)整。
• 有效處理大型數(shù)據(jù)集。
• 解決語(yǔ)言的細(xì)微差別和上下文歧義。

結(jié)論

嵌入模型通過(guò)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的識(shí)別和檢索相關(guān)答案來(lái)顯著增強(qiáng)質(zhì)量檢查系統(tǒng)。這種方法展示了嵌入模型在改善NLP任務(wù)中人類(lèi)計(jì)算機(jī)相互作用方面的力量。

關(guān)鍵要點(diǎn)：

• 嵌入模型提供了強(qiáng)大的工具來(lái)表示文本。
• 基於嵌入的質(zhì)量檢查系統(tǒng)通過(guò)準(zhǔn)確的響應(yīng)來(lái)改善用戶體驗(yàn)。
• 挑戰(zhàn)包括語(yǔ)義歧義，各種查詢類(lèi)型和計(jì)算效率。

常見(jiàn)問(wèn)題

Q1：嵌入模型在質(zhì)量檢查系統(tǒng)中的作用是什麼？ A1：嵌入模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值表示形式，使系統(tǒng)能夠理解並準(zhǔn)確回答問(wèn)題。

Q2：嵌入系統(tǒng)如何處理多種語(yǔ)言？ A2：許多嵌入模型都支持多種語(yǔ)言，從而促進(jìn)了多語(yǔ)言質(zhì)量檢查系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。

Q3：為什麼嵌入系統(tǒng)優(yōu)於QA的傳統(tǒng)方法？ A3：嵌入系統(tǒng)在捕獲語(yǔ)義相似性和處理多種語(yǔ)言表達(dá)式方面表現(xiàn)出色。

問(wèn)題4：基於嵌入的質(zhì)量檢查系統(tǒng)中存在哪些挑戰(zhàn)？ A4：最佳模型選擇，參數(shù)調(diào)整和有效的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)。

Q5：嵌入模型如何改善質(zhì)量檢查系統(tǒng)中的用戶交互？ A5：通過(guò)將問(wèn)題與基於語(yǔ)義相似性的答案完全匹配，嵌入模型提供了更相關(guān)和令人滿意的用戶體驗(yàn)。

（注意：所使用的圖像不由作者所有，並且經(jīng)過(guò)許可。）

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