【源码】基于BERT模型的房产问答匹配与文本分类系统

项目简介

本项目是基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型构建的房产问答匹配与文本分类系统，利用BERT模型对房产领域的问答数据进行处理、分类和匹配。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理与说明：提供训练数据的来源和格式说明。
2. 训练步骤：详细阐述模型训练过程，包含预训练模型使用、训练脚本配置与执行。
3. 模型预测：具备模型预测功能，可生成提交结果。
4. 辅助模块：包含指标计算、优化器创建、模型构建和分词处理等辅助模块。

安装使用步骤

安装依赖

• 根据项目要求安装TensorFlow等必要的依赖库。
• 确保安装了tensorflow >= 1.11.0（CPU版本）或tensorflow-gpu >= 1.11.0（GPU版本）。

数据准备

• 准备训练数据和测试数据，按项目提供的格式组织数据。
• 数据来源为2020 CCF房产聊天问答数据，参考链接：数据集链接。

运行训练脚本

• 将BERT的中文预训练模型放在本地指定目录，下载路径为：BERT预训练模型。
• 配置train.sh脚本中的预训练模型目录，例如：BERT_BASE_DIR=/home/syzong/nlp_deeplearning/chinese_L-12_H-768_A-12。
• 执行train.sh脚本开始模型训练，建议放后台训练：nohup ./train.sh &。

（可选）模型评估

使用验证集或开发集对模型进行评估，监控模型性能。

预测

执行predict.sh脚本进行模型预测，运行完会生成test_results.tsv文件，即为提交结果文件。

结果分析

分析预测结果，评估模型的性能。

注意：项目中涉及到的代码、文件和工具可能需要特定的环境和配置才能正常运行。用户在使用前应仔细阅读项目的说明和文档，确保满足项目的运行要求。

下载地址

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