【源码】基于Python的WebQA机器阅读理解系统

项目简介

本项目是基于Python的WebQA机器阅读理解系统，借助机器阅读理解技术回答用户提出的问题。系统通过训练模型识别文本关键信息，并转化为问题的答案，主要适用于中文事实的问答场景。

项目的主要特性和功能

1. 机器阅读理解：利用深度学习模型理解文档，提取与问题相关的关键信息。
2. 中文支持：可处理中文问题，识别和理解中文文档信息。
3. 多轮问答：支持用户连续提问，并在文档范围内提供相应答案。
4. 模型训练：用户能使用自己的数据集进行模型训练。
5. Web服务：基于Flask提供Web服务，用户可通过HTTP请求进行问答交互。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Python 3.6及以上版本。
2. 安装PyTorch 1.0及以上版本。
3. 安装sru[cuda]、pandas和jieba等依赖库。

数据准备

1. 下载并准备WebQA数据集，包含训练和测试数据。
2. 准备相关的数据预处理脚本，如reformat_dat.py，用于处理数据格式和提取特征。

模型训练

1. 使用main.py脚本进行模型训练。
2. 调整parameters.py中的参数以控制模型训练过程。

评估与测试

1. 使用test_sample.py脚本进行单样本测试。
2. 使用server.py启动Web服务，并通过HTTP请求进行在线测试。

注意事项

1. 根据实际环境调整parameters.py中的GPU设置。
2. 模型训练可能耗时较长，取决于数据集大小和计算资源。
3. 可在parameters_WebQA_test.py文件中调整模型参数以优化性能。

下载地址

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