【源码】基于PyTorch框架的问答匹配系统

项目简介

本项目是基于深度学习的问答匹配系统，借助卷积神经网络（CNN）和注意力机制等技术处理问答对匹配任务。系统可提取问题和答案的特征，计算其相似性，给出准确匹配结果，适用于智能问答系统、机器翻译中的句子对齐等场景。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：能对分词后的数据集预处理，生成词典集、词向量矩阵和特征文件。
2. 特征提取：利用卷积神经网络和注意力机制提取问题与答案的特征。
3. 模型训练：使用自定义神经网络结构训练，支持加权采样和L2正则化。
4. 模型评估：通过开发集计算MRR（平均倒数排名）分数评估模型性能。
5. 测试功能：可在测试集上计算MRR分数，验证模型泛化能力。

安装使用步骤

1. 安装依赖

确保已安装Python和PyTorch框架，以及其他必要的库（如numpy），使用以下命令安装： bash pip install torch numpy

2. 数据集准备

把数据集放在../dataset/Training&Testing/目录下，文件名需为train.seg和dev.seg，数据集应为分词后的格式。

3. 数据预处理

运行parse.py脚本进行数据预处理，生成词典集、词向量矩阵及特征文件： bash python parse.py ../dataset/Training&Testing/train.seg ../word2vec/wiki.zh.text.model data/stoplist.txt data/train python parse.py ../dataset/Training&Testing/dev.seg ../word2vec/wiki.zh.text.model data/stoplist.txt data/dev

4. 模型训练

运行train.py脚本开始训练模型，可通过命令行参数配置训练参数，如学习率、批处理大小等： bash python train.py

5. 模型评估

使用test_dev.py脚本评估模型性能，计算MRR分数： bash python test_dev.py

6. 测试模型

在测试集上运行测试脚本，计算MRR分数，验证模型的泛化能力： bash python test_dev.py --test

7. 查看结果

训练过程中的日志和结果将通过TensorBoard进行可视化，使用以下命令启动TensorBoard： bash tensorboard --logdir=logs

注意事项

1. 确保数据集的路径和格式正确。
2. 根据计算资源调整训练参数，如batch_size和learning_rate。
3. 在使用模型进行预测之前，确保已经训练好模型并加载了模型权重。
4. 处理文本数据时，注意编码和解码的方式，避免字符编码问题。

下载地址

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