深度探索BERT在知识问答系统中的应用

资源摘要信息:"KBQA_zh:基于BERT的KBQA，包含joint和pipeline两种模式" 知识图谱问答系统（KBQA）是一种基于知识图谱实现的问题解答技术，旨在理解自然语言提出的问题，并从知识图谱中提取答案返回给用户。BERT是一种预训练语言表示模型，能够在各种自然语言处理任务上取得卓越的效果。本项目提出的KBQA系统结合了BERT模型的优秀性能，采用了两种不同的处理模式：joint模式和pipeline模式。 1. Joint模式： joint模式是通过联合学习的方式同时进行意图识别和命名实体识别。在这种模式下，系统将意图识别和实体识别视为一个整体的任务，使用BERT模型同时对这两种信息进行编码和提取，这样可以更好地捕获两者之间的相关性。联合学习通常有助于改善模型对于复杂结构信息的处理能力。 2. Pipeline模式： pipeline模式则是将意图识别和命名实体识别分为两个独立的步骤进行处理。首先通过命名实体识别（NER）模型提取问题中的关键信息，然后利用QA相似度模型，基于提取到的实体信息和知识图谱进行问题的答案匹配。虽然这种分步骤的方法可能无法捕捉到联合模式中意图和实体之间的相关性，但它简化了模型的训练过程，并允许各个组件独立优化。 为了运行KBQA系统，需要准备适当的开发环境。项目文档中提到的开发环境包括： - Tensorflow：1.15版本，一个开源的机器学习框架，用于构建和训练模型。 - Python：3.6版本，KBQA项目的主要编程语言。 - PyMySQL：0.10.1版本，用于在Python中连接和操作MySQL数据库。 - gRPCio：版本1.32.0，用于支持HTTP/2协议的远程过程调用。 - gRPCio-tools：版本1.32.0，提供与gRPC相关的代码生成和工具。 在准备了必要的环境之后，KBQA系统可以按照以下步骤运行： - 首先，需要下载BERT中文预训练模型，并将其放置在指定的文件夹下（在此例中为chinese_L-12_H-768_A-12文件夹）。 - 以pipeline模式为例，执行以下命令来训练命名实体识别模型和问答模型： 1. cd qa_pipeline（切换到qa_pipeline目录） 2. sh run_ner.sh（运行命名实体识别的脚本） 3. sh run_...（后续的命令未完全给出，但可以推断接下来会有进一步的步骤来训练问答模型） KBQA_zh项目的源代码文件以"KBQA_zh-master"命名，表明用户可以访问到的项目源代码是主分支的代码。此项目具有两个重要标签： - "Python"：表示项目是使用Python语言开发的。 - "KBQA"：表示项目的功能是关于知识图谱问答系统。 - "BERT"：表明该项目利用BERT预训练模型作为其核心。 综上所述，KBQA_zh项目是利用BERT预训练模型构建的知识图谱问答系统，提供了两种不同的处理模式来优化问答任务的处理。该系统需要特定的开发环境配置，并提供了详细的运行指南以便用户运行和训练模型。