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机器学习：提取问题答案

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模型BERT

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任务：提取问题和答案

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问题的起始位置和结束位置。

数据集

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数据集 DRCD+ODSQA
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机器学习：提取问题答案_第6张图片

机器学习：提取问题答案_第7张图片

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先分词，然后tokenize
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机器学习：提取问题答案_第10张图片
文章长度是不同的，bert的token的长度有限制，一般是512， self-attention的计算量是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2),所以无法将长的整篇文章送进去处理。

Train

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以正确答案为中心，以固定长度的windows去找问题。关键字，答案一般在关键字附近，在答案的附近画一个window，越大越好。然后将这些片段进行tokenizer，再去训练。

机器学习：提取问题答案_第12张图片

Hints

机器学习：提取问题答案_第13张图片
机器学习：提取问题答案_第14张图片

  • Linear Learning rate decay
    机器学习：提取问题答案_第15张图片

机器学习：提取问题答案_第16张图片
overlapping window， 因为分割可能会看不到，重叠一些部分。 修改doc stride参数。

机器学习：提取问题答案_第17张图片
正确答案不一定是在窗户正中心。

机器学习：提取问题答案_第18张图片
不同的预训练模型，建议使用中文预训练模型。

机器学习：提取问题答案_第19张图片
机器学习：提取问题答案_第20张图片
机器学习：提取问题答案_第21张图片
自动混合精度，有的时候不需要那么高的精度Float32，仅部分卡支持，以加速训练。

机器学习：提取问题答案_第22张图片
如果GPU内存不够的话，可以使用Gradient accumulation，累计参数一次更新。

机器学习：提取问题答案_第23张图片

Kaggle项目

机器学习：提取问题答案_第24张图片

机器学习：提取问题答案_第25张图片
套件：pip install transformers
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