Bert问答数据预处理的代码

以下是Bert问答数据预处理的代码，代码使用了Python和PyTorch：

import json
import torch
from torch.utils.data import Dataset


class QADataset(Dataset):
    def __init__(self, tokenizer, data_file_path, max_seq_len):
        self.tokenizer = tokenizer
        self.data = []
        with open(data_file_path, 'r') as f:
            for line in f:
                example = json.loads(line.strip())
                question = example['question']
                context = example['context']
                answer = example['answer']
                start_position = example['start_position']
                end_position = example['end_position']
                self.data.append((question, context, answer, start_position, end_position))
        self.max_seq_len = max_seq_len

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, index):
        question, context, answer, start_position, end_position = self.data[index]
        input_ids, token_type_ids, attention_mask = self._get_input_features(question, context)
        start_position, end_position = self._get_answer_position(start_position, end_position, input_ids)
        return input_ids, token_type_ids, attention_mask, start_position, end_position

    def _get_input_features(self, question, context):
        question_tokens = self.tokenizer.tokenize(question)
        context_tokens = self.tokenizer.tokenize(context)
        if len(question_tokens) > self.max_seq_len - 2:
            question_tokens = question_tokens[:self.max_seq_len - 2]
        if len(context_tokens) > self.max_seq_len - len(question_tokens) - 3:
            context_tokens = context_tokens[:self.max_seq_len - len(question_tokens) - 3]
        tokens = ['[CLS]'] + question_tokens + ['[SEP]'] + context_tokens + ['[SEP]']
        input_ids = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
        token_type_ids = [0] * (len(question_tokens) + 2) + [1] * (len(context_tokens) + 1)
        attention_mask = [1] * len(input_ids)
        padding_len = self.max_seq_len - len(input_ids)
        input_ids += [0] * padding_len
        token_type_ids += [0] * padding_len
        attention_mask += [0] * padding_len
        return input_ids, token_type_ids, attention_mask

    def _get_answer_position(self, start_position, end_position, input_ids):
        cls_index = input_ids.index(self.tokenizer.cls_token_id)
        start_position += cls_index + 1
        end_position += cls_index + 1
        if start_position >= self.max_seq_len:
            start_position = self.max_seq_len - 1
        if end_position >= self.max_seq_len:
            end_position = self.max_seq_len - 1
        return start_position, end_position

这段代码实现了一个`QADataset`类，用于读取并预处理Bert问答数据，其中`tokenizer`是Bert的分词器，`data_file_path`是原始数据文件的路径，`max_seq_len`是最大序列长度。

在`__getitem__`方法中，首先调用`_get_input_features`方法将问题和文本分别进行分词、转换为ID，并拼接起来。然后调用`_get_answer_position`方法将答案在拼接后的序列中的位置进行转换。最后返回输入序列ID、token type ID、attention mask、答案的起始位置和终止位置。

在`_get_input_features`方法中，需要注意长度限制和padding的处理。在`_get_answer_position`方法中，需要找到`[CLS]`标记的位置，并将答案的位置进行偏移。

这样就可以使用上述代码将Bert问答数据进行预处理，以便于输入到Bert模型中进行训练。