代码实现BERT抽取式阅读理解

BERT抽取式阅读理解是一种基于预训练语言模型BERT的阅读理解方法。它通过先使用BERT模型对给定的文本进行编码，然后在编码后的文本中提取答案所在的位置，最后根据答案所在位置和编码后的文本生成答案。

以下是一个基于Python的BERT抽取式阅读理解的实现：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-uncased')

def extract_answer(question, text):
    # 将问题和文本输入BERT模型进行编码
    input_ids = tokenizer.encode(question, text)
    tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)

    # 找到[SEP]符号的位置，将输入分成问题和文本两部分
    sep_index = input_ids.index(tokenizer.sep_token_id)
    question_ids = input_ids[:sep_index]
    text_ids = input_ids[sep_index+1:]

    # 获取问题和文本的token类型编码
    question_type_ids = [0] * len(question_ids)
    text_type_ids = [1] * len(text_ids)

    # 将问题和文本的编码转换为PyTorch的张量
    input_ids = torch.tensor(question_ids + text_ids).unsqueeze(0)
    token_type_ids = torch.tensor(question_type_ids + text_type_ids).unsqueeze(0)

    # 使用BERT模型预测答案所在的位置
    start_scores, end_scores = model(input_ids, token_type_ids=token_type_ids)

    # 从文本中提取答案，即start和end位置之间的文本
    answer_start = torch.argmax(start_scores)
    answer_end = torch.argmax(end_scores) + 1
    answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokens[answer_start:answer_end])

    return answer

以上代码中，我们首先使用`BertTokenizer`类和`BertForQuestionAnswering`类从预训练的BERT模型中加载模型和分词器。接着，我们定义了一个函数`extract_answer`，该函数接收问题和文本作为输入，并使用BERT模型对其进行编码。最后，我们使用模型的输出预测答案所在的位置，并从文本中提取答案。

下面是一个使用示例：

question = "What is the capital of France?"
text = "France is a country in Western Europe. Its capital is Paris."
answer = extract_answer(question, text)
print(answer) # 输出：Paris

在这个例子中，我们使用BERT模型回答了一个关于法国首都的问题。模型返回了正确的答案“Paris”。