model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" # 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] # 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=torch.tensor([input_ids]), token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids])) # 获取最佳答案的起始和结束位置 print(start_scores)

根据给出的代码，您正在使用预训练的中文BERT模型进行问答任务。`start_scores`是一个包含每个词语作为起始位置的得分列表，`end_scores`是一个包含每个词语作为结束位置的得分列表。

要获取最佳答案的起始和结束位置，您可以使用以下代码：

import torch

start_index = torch.argmax(start_scores)
end_index = torch.argmax(end_scores) + 1

print("起始位置索引：", start_index.item())
print("结束位置索引：", end_index.item())

上述代码使用`torch.argmax()`函数找到得分最高的起始和结束位置的索引，并且将结束位置索引加1，以便获取实际的结束位置。最后，打印起始和结束位置的索引值。

请注意，这仅仅是获取了最佳答案的起始和结束位置的索引，如果您需要获取实际的答案文本，还需要进行进一步的处理，例如使用`tokenizer.convert_ids_to_tokens()`函数将索引转换为对应的词语。

相关问题

bert-base-chinese模型下载完之后应该放在哪边

### BERT-base-Chinese 模型存储位置

当下载 `bert-base-chinese` 模型后，通常建议将其保存在一个专门用于存放预训练模型的目录中。这个目录可以是项目中的任意路径，只要确保后续加载模型时能够正确访问即可。

对于 Hugging Face 的 Transformers 库，默认情况下会自动处理模型文件的缓存和管理。默认的缓存路径取决于操作系统：

- **Windows**: `%APPDATA%\HuggingFace\transformers`
- **macOS/Linux**: `~/.cache/huggingface/transformers`

如果希望自定义模型的存储位置，可以在初始化模型实例时通过设置环境变量或传递参数来指定不同的路径[^1]。

from transformers import BertModel, BertTokenizer

# 自定义模型存储路径
model_name = "bert-base-chinese"
custom_cache_dir = "./my_custom_model_directory"

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name, cache_dir=custom_cache_dir)
model = BertModel.from_pretrained(model_name, cache_dir=custom_cache_dir)

print(f"Model and tokenizer saved to {custom_cache_dir}")

BertTokenizer.from_pretrained

BertTokenizer.from_pretrained是用于从预训练模型中加载BertTokenizer的方法。在Python中，可以通过以下方式导入和初始化BertTokenizer：

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese')

其中，pretrained_model_name_or_path参数指定了预训练模型的名称或路径，例如'bert-base-chinese'表示使用中文预训练的BERT模型。这样初始化后，你可以使用tokenizer对文本进行分词和编码处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [BertTokenizer 使用方法](https://blog.csdn.net/Defiler_Lee/article/details/126490287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [transformer包中的bert预训练模型的调用详解](https://blog.csdn.net/qq_52785473/article/details/125786295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]