在信息爆炸的时代，能够获得精确的答案变得至关重要。设想一个系统，它能够理解语言的细微差别，并在瞬间提供准确的回答。本文将探讨如何使用通用句子编码器（Universal Sentence Encoder）和WikiQA数据集来构建这样一个强大的问答模型。通过利用高级的嵌入模型，目标是弥合人类好奇心和机器智能之间的差距，创造一个无缝的交互方式，这可能会彻底改变寻求和获取信息的方式。
掌握如何使用像通用句子编码器这样的嵌入模型将文本数据转换为高维向量表示。了解选择和微调预训练模型的挑战和策略。通过动手实践，学习者将实现一个使用嵌入模型和余弦相似度的问答系统。理解余弦相似度的原理及其在测量向量化文本表示之间的相似度中的应用。
将使用嵌入模型，这是一种在自然语言处理（NLP）中广泛使用的机器学习模型。这种方法将文本转换为捕获其含义的数值格式。单词、短语或句子被转换为称为嵌入的数值向量。算法使用这些嵌入来以多种方式理解和操作文本。
词嵌入以密集的数值格式有效地表示单词，其中相似的单词获得相似的编码。与手动设置这些编码不同，模型在训练过程中学习嵌入作为可训练参数——浮点值，它在训练过程中进行调整，类似于它在密集层中学习权重的方式。嵌入的范围从小型模型和数据集的300到大型模型和数据集的1024等更大的维度，允许它们捕获单词之间的关系。这种更高的维度使得嵌入能够编码详细的语义关系。
语义相似度是衡量两个文本片段传达相同含义的密切程度。它之所以有价值，是因为它帮助系统理解人们在语言中表达思想的各种方式，而不需要为每种变体提供显式定义。
在这个项目中，将使用通用句子编码器，它将文本转换为对文本分类、语义相似度和聚类等任务有用的高维向量。它针对处理超过单个单词的文本进行了优化。它在多样化的数据集上进行训练，并适应各种自然语言任务。输入可变长度的英文文本会产生一个512维的向量作为输出。
!pip install tensorflow tensorflow-hub
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
embed = hub.load("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4")
sentences = [
"The quick brown fox jumps over the lazy dog.",
"I am a sentence for which I would like to get its embedding"
]
embeddings = embed(sentences)
print(embeddings)
print(embeddings.numpy())
这个编码器使用深度平均网络（DAN）进行训练，它通过关注理解单词序列的含义，而不仅仅是单个单词，从而区别于词级嵌入模型。有关文本嵌入的更多信息，请参考TensorFlow的嵌入文档。更多技术细节可以在论文“通用句子编码器”中找到。
此代码使用的是WikiQA数据集。
import pandas as pd
import tensorflow_hub as hub
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 加载数据集（根据需要调整路径）
df = pd.read_csv('/content/train.csv')
questions = df['question'].tolist()
answers = df['answer'].tolist()
# 加载通用句子编码器
embed = hub.load("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4")
# 计算嵌入
question_embeddings = embed(questions)
answer_embeddings = embed(answers)
# 计算相似度分数
similarity_scores = cosine_similarity(question_embeddings, answer_embeddings)
# 预测答案
predicted_indices = np.argmax(similarity_scores, axis=1) # 找到相似度分数最高的答案的索引。
predictions = [answers[idx] for idx in predicted_indices]
# 打印问题和预测答案
for i, question in enumerate(questions):
print(f"Question: {question}")
print(f"Predicted Answer: {predictions[i]}\n")
def ask_question(new_question):
new_question_embedding = embed([new_question])
similarity_scores = cosine_similarity(new_question_embedding, question_embeddings)
most_similar_question_idx = np.argmax(similarity_scores)
most_similar_question = questions[most_similar_question_idx]
predicted_answer = answers[most_similar_question_idx]
return most_similar_question, predicted_answer
# 示例用法
new_question = "When was Apple Computer founded?"
most_similar_question, predicted_answer = ask_question(new_question)
print(f"New Question: {new_question}")
print(f"Most Similar Question: {most_similar_question}")
print(f"Predicted Answer: {predicted_answer}")