【源码】基于ERNIE模型的智能问答系统

项目简介

本项目是基于ERNIE模型构建的智能问答系统，借助深度学习技术从大量文档里提取并验证用户查询的正确答案。核心问题在于从给定文档集合中筛选出包含正确答案的文档，保证答案的可靠性与一致性。

项目的主要特性和功能

1. 语义相似度模型：借助ERNIE模型训练，可判断两个答案片段是否一致。
2. 召回模型：运用二分类模型判断文档是否含正确答案，提升答案召回率。
3. 聚类分析：采用K - means聚类算法对文档聚类，确保答案一致性与可信度。
4. 数据预处理：具备文本分词、数据填充、掩码等功能，以适配ERNIE模型输入要求。
5. 评估指标：定义精确率、召回率、F1分数等评估指标，用于评估模型性能。

安装使用步骤

1. 环境配置：确保已安装Python 3.x以及必要的依赖库，像PaddlePaddle、Transformers等。
2. 数据准备：依照项目结构准备训练数据和测试数据。
3. 模型训练：运行main.ipynb文件，按指导进行模型训练和参数调节。
4. 模型评估：使用提供的评估指标对训练好的模型进行性能评估。
5. 结果提交：根据模型预测结果生成提交文件，进行最终的答案验证和提交。

下载地址

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