机器问答用BERT进行连接位置预测

在机器问答中，BERT可以用于进行连接位置预测，主要包括以下几个步骤：

1. 数据准备：将问答对中的问题和答案拆分成两个部分，分别作为BERT的输入。

2. Tokenization：使用BERT的tokenizer将问题和答案转换为BERT可以处理的形式，即将问题和答案分别转换为token ID序列。

3. 特征提取：使用BERT进行特征提取，将问题和答案映射为BERT的隐藏状态。可以选择使用不同的层数和隐藏单元数，以获得更好的性能。

4. 连接位置预测：在BERT的隐藏状态中，通过在不同的位置上比较问题和答案的隐藏状态，来预测它们之间的连接位置。通常使用softmax作为激活函数，通过最大化正确答案的概率来进行训练。

5. 模型评估：使用测试数据集对模型进行评估，通常使用准确率、精度和召回率等指标进行评估。

需要注意的是，在机器问答中，连接位置预测是一项非常重要的任务，因为它决定了机器是否能够正确地理解问题，并给出正确的答案。因此，需要针对特定的问答数据集进行优化，例如使用数据增强技术、使用多任务学习等，以提高模型的性能和鲁棒性。