Текст книги "Нейросети. Работа с текстом"

5.3. Проблемы, связанные с качеством и связностью сгенерированного контента

При генерации текста с использованием различных моделей, включая рекуррентные нейронные сети (LSTM), генеративные преобразовательные сети (GPT) и другие, могут возникнуть ряд проблем, связанных с качеством и связностью сгенерированного контента. В данной секции мы рассмотрим некоторые из этих проблем:

1. Смысл и логика: Генерированный текст может иметь смысловые ошибки и логические несоответствия. Модели могут создавать текст, который звучит грамматически правильно, но не имеет смысла, что делает его бесполезным для пользователя.

2. Повторения: Модели могут склонны к повторению слов, фраз или идей в сгенерированном тексте. Это может привести к монотонности и нежелательным повторам.

3. Неструктурированный текст: Генерированный текст может быть плохо структурированным, без четкой организации в абзацы или разделы. Это затрудняет его восприятие.

4. Связность текста: Модели могут иметь проблемы с поддержанием связности и последовательности в тексте. Это может привести к нелепым переходам между предложениями и идеями.

5. Словарь и стиль: Генерируемый текст может содержать слова или фразы, которые не соответствуют требуемому стилю или словарному запасу. Это может быть нежелательным для задач, связанных с определенными стилистическими требованиями.

6. Политическая или социокультурная неуместность: Модели могут случайно создавать контент, который может быть политически или социокультурно неуместным, оскорбительным или даже вредным.

7. Overfitting (переобучение): В некоторых случаях модели могут переобучиться на тренировочных данных и начать генерировать текст, который кажется слишком похожим на обучающий корпус.

8. Ограниченная область знаний: Генеративные модели могут быть ограничены областью знаний, на которых они были обучены, и не способны генерировать текст вне этой области.

Для улучшения качества и связности сгенерированного контента часто требуется тщательная настройка моделей, большие и разнообразные обучающие наборы данных и использование дополнительных техник, таких как фильтрация, постобработка и регулирование тематики. Разработчики и исследователи постоянно работают над улучшением генеративных моделей для более качественной генерации текста и устранения перечисленных выше проблем.

Решение проблем, связанных с качеством и связностью сгенерированного текста, зависит от конкретной проблемы и используемой модели. Рассмотрим некоторые общие стратегии и методы для улучшения качества сгенерированного контента:

1. Смысл и логика:

– Проверьте входные данные: Убедитесь, что входные данные, используемые для обучения модели, являются смысловыми и логически верными.

– Оценка генерируемого текста: Проводите регулярную оценку сгенерированного текста и отфильтровывайте тексты с смысловыми ошибками.

2. Повторения:

– Используйте методы постобработки: После генерации текста вы можете применить постобработку для удаления нежелательных повторов слов или фраз.

– Измените параметры модели: Путем настройки гиперпараметров обучения модели можно попытаться уменьшить вероятность повторов.

3. Неструктурированный текст:

– Разбейте текст на абзацы и разделы: Добавьте структуру к тексту, разделяя его на абзацы и разделы.

– Оценка связности: Проверяйте связность текста и убеждайтесь, что переходы между идеями логичны и плавны.

4. Связность текста:

– Используйте контекст: Перед началом генерации текста убедитесь, что модель имеет доступ к достаточному контексту, чтобы гарантировать связность текста.

– Обратная связь: Постобработка текста может включать обратную связь, чтобы исправить несвязности и ошибки.

5. Словарь и стиль:

– Задайте стилевые ограничения: Если важно соблюдать определенный стиль, можно использовать ограничения словаря или генерировать текст на основе образцов стиля.

6. Политическая или социокультурная неуместность:

– Фильтрация: Проведите фильтрацию сгенерированного текста, чтобы исключить потенциально оскорбительное или нежелательное содержание.

– Ограничьте обучение: При обучении модели можно ограничить доступ к контенту, который может привести к неуместному содержанию.

7. Overfitting (переобучение):

– Разнообразие данных: Обогатите обучающий корпус более разнообразными данными, чтобы предотвратить переобучение.

8. Ограниченная область знаний:

– Расширьте обучающий корпус: Добавьте больше данных из разных источников и областей знаний.

Ключевое в решении проблем – это наблюдение и оценка сгенерированного текста, а также постоянное улучшение модели и методов постобработки. Разработчики и исследователи часто проводят эксперименты и корректировки, чтобы достичь наилучших результатов в генерации текста и обеспечить качество и связность контента.

Пример 1.

Давайте рассмотрим пример кода для решения некоторых из описанных проблем с качеством и связностью сгенерированного текста. В данном примере мы будем использовать модель LSTM для генерации текста и применять методы постобработки для улучшения качества текста.

```python

import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding

from tensorflow.keras.preprocessing. text import Tokenizer

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# Исходные текстовые данные

text_corpus = [

«Как же хорошо видеть друзей.»,

«Весна пришла, а с ней и цветы.»,

«Солнце светит в небе ярко.»,

«Лето пришло, природа проснулась.»

]

# Создаем токенизатор и преобразуем текст в числовые последовательности

tokenizer = Tokenizer ()

tokenizer.fit_on_texts (text_corpus)

total_words = len (tokenizer. word_index) +1

# Создаем последовательности для обучения модели

input_sequences = []

for line in text_corpus:

token_list = tokenizer. texts_to_sequences ([line]) [0]

for i in range (1, len (token_list)):

n_gram_sequence = token_list [:i +1]

input_sequences. append (n_gram_sequence)

# Выравниваем последовательности

max_sequence_length = max ([len (seq) for seq in input_sequences])

input_sequences = pad_sequences (input_sequences, maxlen=max_sequence_length, padding=’pre’)

# Создаем обучающие данные и метки

xs, labels = input_sequences [:, :-1], input_sequences [:, -1]

ys = tf.keras.utils.to_categorical (labels, num_classes=total_words)

# Создаем модель LSTM

model = Sequential ()

model.add (Embedding (total_words, 64, input_length=max_sequence_length – 1))

model.add (LSTM (100))

model.add (Dense (total_words, activation=’softmax’))

# Компилируем модель

model.compile (loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’adam’, metrics= [’accuracy’])

# Обучаем модель

model.fit (xs, ys, epochs=100, verbose=1)

# Генерируем новый текст

seed_text = «Весна пришла»

next_words = 5

generated_text = seed_text

for _ in range (next_words):

token_list = tokenizer. texts_to_sequences ([seed_text]) [0]

token_list = pad_sequences ([token_list], maxlen=max_sequence_length – 1, padding=’pre’)

predicted = model.predict_classes (token_list, verbose=0)

output_word =»»

for word, index in tokenizer.word_index.items ():

if index == predicted:

output_word = word

break

generated_text += " " + output_word

seed_text = generated_text

# Очистка текста от повторов

def remove_repetitions (text):

words = text. split ()

unique_words = []

for word in words:

if word not in unique_words:

unique_words. append (word)

return ' '.join (unique_words)

generated_text = remove_repetitions (generated_text)

print («Сгенерированный текст:»)

print (generated_text)

```

В этом примере мы добавили функцию `remove_repetitions`, которая удаляет повторяющиеся слова из сгенерированного текста. Это поможет устранить проблему повторений в тексте. Кроме того, вы можете реализовать дополнительные методы постобработки для улучшения качества и связности сгенерированного текста, в зависимости от конкретных требований и проблем, с которыми вы сталкиваетесь.

Пример 2.

Для предотвращения проблемы политической и социокультурной неуместности в сгенерированном тексте можно добавить фильтрацию и проверку на соответствие определенным правилам или ограничениям. В этом примере мы будем использовать фильтрацию на основе списка запрещенных слов или фраз.

```python

import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding

from tensorflow.keras.preprocessing. text import Tokenizer

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# Исходные текстовые данные

text_corpus = [

«Этот текст несет важное сообщение о природе.»,

«Политические дискуссии требуют уважения и толерантности.»,

«Все люди должны обладать равными правами и возможностями.»,

«Давайте работать вместе для лучшего будущего.»

]

# Создаем список запрещенных слов или фраз

forbidden_words = [«политика», «дискуссии», «права», «работать вместе»]

# Создаем токенизатор и преобразуем текст в числовые последовательности

tokenizer = Tokenizer ()

tokenizer.fit_on_texts (text_corpus)

total_words = len (tokenizer. word_index) +1

# Создаем последовательности для обучения модели

input_sequences = []

for line in text_corpus:

token_list = tokenizer. texts_to_sequences ([line]) [0]

for i in range (1, len (token_list)):

n_gram_sequence = token_list [:i +1]

input_sequences. append (n_gram_sequence)

# Выравниваем последовательности

max_sequence_length = max ([len (seq) for seq in input_sequences])

input_sequences = pad_sequences (input_sequences, maxlen=max_sequence_length, padding=’pre’)

# Создаем обучающие данные и метки

xs, labels = input_sequences [:, :-1], input_sequences [:, -1]

ys = tf.keras.utils.to_categorical (labels, num_classes=total_words)

# Создаем модель LSTM

model = Sequential ()

model.add (Embedding (total_words, 64, input_length=max_sequence_length – 1))

model.add (LSTM (100))

model.add (Dense (total_words, activation=’softmax’))

# Компилируем модель

model.compile (loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’adam’, metrics= [’accuracy’])

# Обучаем модель

model.fit (xs, ys, epochs=100, verbose=1)

# Генерируем новый текст

seed_text = «Политика и дискуссии»

next_words = 5

generated_text = seed_text

for _ in range (next_words):

token_list = tokenizer. texts_to_sequences ([seed_text]) [0]

token_list = pad_sequences ([token_list], maxlen=max_sequence_length – 1, padding=’pre’)

predicted = model.predict_classes (token_list, verbose=0)

output_word =»»

for word, index in tokenizer.word_index.items ():

if index == predicted:

output_word = word

break

generated_text += " " + output_word

seed_text = generated_text

# Фильтрация на основе списка запрещенных слов

for word in forbidden_words:

if word in generated_text:

generated_text = generated_text.replace (word, «###»)

print («Сгенерированный текст:»)

print (generated_text)

```

В этом примере мы добавили список `forbidden_words`, который содержит слова или фразы, которые не должны появляться в сгенерированном тексте. После генерации текста мы проверяем, содержит ли текст какие-либо из запрещенных слов, и, если да, заменяем их на ### или любой другой символ, чтобы обозначить их неуместность. Это позволяет фильтровать текст и предотвращать появление нежелательного контента.

Результат выполнения кода будет зависеть от случайностей, связанных с обучением модели LSTM и генерацией текста. Вот ожидаемый результат с комментариями:

```

Сгенерированный текст:

Политика и дискуссии ### ### ### ###

```

В данном случае, строка «Политика и дискуссии» является исходным текстом, с которого начинается генерация текста. Однако, так как слова «политика» и «дискуссии» входят в список запрещенных слов `forbidden_words`, они будут заменены на «###». Это сделано для предотвращения политической и социокультурной неуместности в сгенерированном тексте.

Обратите внимание, что результат может варьироваться в зависимости от случайностей при обучении и генерации, и может отличаться в каждом запуске кода.

Пример 3.

Для управления словарем и стилем в сгенерированном тексте можно использовать методы постобработки и дополнительные фильтры. В этом примере мы будем использовать фильтрацию на основе списка разрешенных слов и задавать определенный стиль текста.

```python

import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding

from tensorflow.keras.preprocessing. text import Tokenizer

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# Исходные текстовые данные

text_corpus = [

«Этот текст несет важное сообщение о природе.»,

«Политические дискуссии требуют уважения и толерантности.»,

«Все люди должны обладать равными правами и возможностями.»,

«Давайте работать вместе для лучшего будущего.»

]

# Создаем список разрешенных слов и стиль текста

allowed_words = [«важное», «сообщение», «уважения», «толерантности»]

desired_style = «научный»

# Создаем токенизатор и преобразуем текст в числовые последовательности

tokenizer = Tokenizer ()

tokenizer.fit_on_texts (text_corpus)

total_words = len (tokenizer. word_index) +1

# Создаем последовательности для обучения модели

input_sequences = []

for line in text_corpus:

token_list = tokenizer. texts_to_sequences ([line]) [0]

for i in range (1, len (token_list)):

n_gram_sequence = token_list [:i +1]

input_sequences. append (n_gram_sequence)

# Выравниваем последовательности

max_sequence_length = max ([len (seq) for seq in input_sequences])

input_sequences = pad_sequences (input_sequences, maxlen=max_sequence_length, padding=’pre’)

# Создаем обучающие данные и метки

xs, labels = input_sequences [:, :-1], input_sequences [:, -1]

ys = tf.keras.utils.to_categorical (labels, num_classes=total_words)

# Создаем модель LSTM

model = Sequential ()

model.add (Embedding (total_words, 64, input_length=max_sequence_length – 1))

model.add (LSTM (100))

model.add (Dense (total_words, activation=’softmax’))

# Компилируем модель

model.compile (loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’adam’, metrics= [’accuracy’])

# Обучаем модель

model.fit (xs, ys, epochs=100, verbose=1)

# Генерируем новый текст

seed_text = «Этот текст»

next_words = 5

generated_text = seed_text

for _ in range (next_words):

token_list = tokenizer. texts_to_sequences ([seed_text]) [0]

token_list = pad_sequences ([token_list], maxlen=max_sequence_length – 1, padding=’pre’)

predicted = model.predict_classes (token_list, verbose=0)

output_word =»»

for word, index in tokenizer.word_index.items ():

if index == predicted:

output_word = word

break

generated_text += " " + output_word

seed_text = generated_text

# Фильтрация на основе разрешенных слов

for word in generated_text. split ():

if word not in allowed_words:

generated_text = generated_text.replace (word, «###»)

# Задаем стиль текста

if desired_style == «научный»:

generated_text = generated_text. upper ()

print («Сгенерированный текст:»)

print (generated_text)

```

В этом примере мы добавили список `allowed_words`, который содержит слова, которые разрешены в сгенерированном тексте. Если какое-либо слово не находится в этом списке, оно будет заменено на «###». Кроме того, мы можем задать стиль текста, в данном случае, если `desired_style` равен «научный», текст будет преобразован в верхний регистр. Вы можете настроить список разрешенных слов и стиль в соответствии с вашими требованиями.

Глава 6: Вопросно-ответные системы

Вопросно-ответные системы – это ключ к раскрытию информации. Они соединяют запросы с знаниями, проливая свет на тайны текстов и документов.

6.1. Введение в задачу вопросно-ответных систем

Задача вопросно-ответных систем (Question-Answering, QA) заключается в создании компьютерных программ или моделей искусственного интеллекта, способных понимать вопросы, задаваемые на естественном языке, и предоставлять на них информативные и правильные ответы также на естественном языке. Задача QA ориентирована на максимальное приближение компьютерного понимания текста к способности человека.

Вопросно-ответные системы могут быть полезными во многих областях, включая:

1. Информационный поиск: Задача вопросно-ответных систем (QA) имеет важное значение в информационном поиске. QA-системы помогают пользователям задавать конкретные вопросы и получать точные и релевантные ответы. Они сокращают время поиска и улучшают релевантность результатов. QA-системы могут извлекать информацию из различных источников данных, включая текстовые документы и базы знаний. Они используют обработку естественного языка (NLP) для понимания запросов и текстовых данных. Кроме того, QA-системы могут решать различные типы задач поиска и предоставлять персонализированные результаты. Эти возможности сделали QA-системы важными инструментами в различных областях, включая медицину, юриспруденцию и научные исследования.

2. Медицинская диагностика: В медицинской диагностике QA-системы играют важную роль. Они помогают врачам и медицинским специалистам находить ответы на медицинские вопросы и предоставлять рекомендации. Эти системы способны анализировать большие объемы медицинских данных, исследовательские работы и клинические протоколы, чтобы помочь в поиске диагностических и лечебных решений. Это улучшает точность и эффективность диагностики, а также обеспечивает более качественное медицинское обслуживание пациентов.

3. Консультации и поддержка клиентов: QA-системы могут быть использованы для предоставления автоматизированных ответов на вопросы клиентов в различных областях обслуживания. Это позволяет организациям улучшить обслуживание клиентов и обеспечить быстрый доступ к информации. Системы могут обучаться на основе часто задаваемых вопросов и предоставлять точные и консистентные ответы, что способствует удовлетворенности клиентов и снижению нагрузки на службу поддержки.

4. Образование: Образование в QA-системах означает возможность создания образовательных материалов и контента, предназначенных для обучения учащихся. Этот контент помогает ученикам получить информацию и ответы на свои вопросы, используя систему вопросов и ответов. Это может включать в себя различные типы обучающих материалов, такие как учебники, инструкции, видеоуроки, и другие ресурсы, которые способствуют улучшению знаний и навыков учащихся в определенной области знаний или предмете. Такие образовательные контенты могут быть доступны онлайн и предоставляться в удобной форме для обучения и самообучения.

5. Анализ данных и отчетность: Анализ данных и отчетность в контексте QA-систем означает возможность использования таких систем для извлечения информации и ответов из больших объемов данных и документов. Это позволяет пользователям эффективно искать необходимую информацию, проводить анализ данных и создавать отчеты на основе ответов и контента, полученных из QA-систем. Такой функционал помогает улучшить процессы принятия решений, исследования и мониторинга, а также может быть полезен в областях, где необходимо обработать и анализировать большие объемы информации для получения конкретных ответов и выводов.

Чтобы создать эффективную вопросно-ответную систему, необходимо решить несколько ключевых задач, включая:

– Обработку естественного языка (NLP): Алгоритмы и модели для анализа текста, извлечения смысла из вопросов и текстовых документов.

– Извлечение информации: Методы для поиска и извлечения ответов из текстовых источников, таких как статьи, книги и базы данных.

– Ранжирование ответов: Оценка и упорядочение ответов на основе их релевантности и достоверности.

– Интерфейс пользователя: Создание удобного и интуитивно понятного интерфейса для взаимодействия с системой.

– Оценка качества: Методы оценки эффективности и точности системы, например, с использованием метрик, таких как F1-score и accuracy.

Задача QA остается активной областью исследований в области искусственного интеллекта, и современные модели, основанные на глубоком обучении, такие как BERT и GPT, значительно улучшили результаты в этой области.

6.2. Роль нейросетей в поиске и генерации ответов на вопросы

Роль нейросетей в поиске и генерации ответов на вопросы в QA-системах крайне важна. Нейросети представляют собой ключевой компонент, обеспечивающий функциональность таких систем. Вот как они выполняют эту роль:

1. Поиск ответов: Нейросети способны анализировать большие объемы текста и выявлять релевантные ответы на заданный вопрос. Они могут сканировать базы данных, интернет-ресурсы и другие источники информации, чтобы найти наилучший ответ на вопрос пользователя. Этот процесс включает в себя выявление ключевых слов и фраз, а также анализ семантики текста для определения контекста.

Рассмотрим простой пример кода на Python, который демонстрирует, как использовать библиотеку Transformers от Hugging Face для задачи вопросно-ответного поиска с использованием модели BERT. Убедитесь, что у вас установлены библиотеки Transformers и torch:

```python

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

import torch

# Загрузка предобученной модели BERT и токенизатора

model_name = «bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad»

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained (model_name)

model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained (model_name)

# Входные тексты

context = «Берт – это предобученная модель на основе трансформера, которую можно использовать для различных задач обработки текста, включая вопросно-ответный поиск.»

question = «Что такое Берт?»

# Токенизация текстов

inputs = tokenizer. encode_plus (question, context, add_special_tokens=True, return_tensors=«pt»)

# Получение ответа

start_scores, end_scores = model (**inputs)

# Индексы начала и конца ответа

start_index = torch.argmax (start_scores)

end_index = torch.argmax (end_scores)

# Получение текста ответа

answer_tokens = inputs [«input_ids»] [0] [start_index: end_index +1]

answer = tokenizer.decode (answer_tokens)

print («Ответ:», answer)

```

В этом примере мы используем предобученную модель BERT для поиска ответа на вопрос в заданном контексте. Модель токенизирует тексты, вычисляет оценки начала и конца ответа, а затем извлекает ответ из оценок.

2. Генерация ответов: В некоторых случаях, когда точного ответа на вопрос нет в доступных источниках, нейросети могут генерировать ответы на основе анализа контекста и имеющейся информации. Они используют методы генерации текста, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) или трансформеры, чтобы создавать логичные и информативные ответы на запросы пользователей.

Рассмотрим пример кода на Python, который демонстрирует генерацию текстового ответа с использованием библиотеки GPT-3 от OpenAI. Прежде всего, убедитесь, что вы установили библиотеку OpenAI Python:

```python

import openai

# Замените «YOUR_API_KEY» на ваш ключ API GPT-3

api_key = «YOUR_API_KEY»

# Вопрос пользователя

user_question = «Какие есть методы для улучшения памяти?»

# Запрос к GPT-3 для генерации ответа

response = openai.Completion.create (

engine=«text-davinci-002», # Выбор модели

prompt=f"Ответьте на вопрос: {user_question} nОтвет:», # Задаем вопрос

max_tokens=50, # Максимальное количество токенов в ответе

n=1, # Количество ответов для генерации

stop=None, # Не использовать специальный символ для завершения

temperature=0.7, # Параметр температуры (чем выше, тем более разнообразные ответы)

api_key=api_key

)

# Извлекаем ответ из результата

answer = response.choices[0].text.strip ()

print («Ответ GPT-3:», answer)

```

Примечание:

1. Замените `«YOUR_API_KEY»` на свой ключ API GPT-3, который вы получили от OpenAI.

2. Этот код использует модель `text-davinci-002`, но вы можете выбрать другую модель, подходящую для вашей задачи, в соответствии с доступными вариантами от OpenAI.

3. Параметр `max_tokens` определяет максимальное количество токенов в сгенерированном ответе. Вы можете изменить его в зависимости от желаемой длины ответа.

4. `temperature` влияет на степень разнообразия ответов. Значение 0.7 обычно создает разнообразные и информативные ответы.

5. Этот код запрашивает один ответ, но вы можете настроить параметр `n`, чтобы получить несколько вариантов ответов.

Не забудьте заменить ключ API и настроить параметры под свои нужды.

3. Обучение: Нейросети требуют обучения на больших объемах данных, чтобы понимать язык, контекст и структуру информации. Они могут использовать обучающие наборы вопросов и ответов, чтобы улучшить свои способности в предоставлении качественных ответов.

Давайте разберем представленный код шаг за шагом:

Импорт библиотек и классов:

```python

import torch

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

from torch. utils. data import DataLoader

from transformers import squad_convert_examples_to_features

from transformers.data.processors. squad import SquadV1Processor

from transformers.data.metrics. squad_metrics import compute_predictions_logits

```

В этом блоке кода мы импортируем необходимые библиотеки и классы. В частности, мы используем библиотеку Transformers от Hugging Face, которая предоставляет предварительно обученные модели и инструменты для работы с вопросами и ответами.

Загрузка предобученной модели и токенизатора:

```python

model_name = «bert-base-uncased»

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained (model_name)

model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained (model_name)

```

Здесь мы загружаем предобученную модель BERT (base, uncased) и соответствующий токенизатор. Эта модель будет использоваться для обучения задаче вопросно-ответного поиска.

Инициализация процессора для SQuAD:

```python

processor = SquadV1Processor ()

```

Мы инициализируем процессор для обработки данных из набора данных SQuAD (Stanford Question Answering Dataset). SQuAD – это популярный набор данных для задачи QA.

Загрузка обучающего набора данных SQuAD:

```python

train_dataset = processor.get_train_examples (data_dir=«squad_data»)

```

Здесь мы загружаем обучающий набор данных SQuAD из указанного каталога (в данном случае «squad_data»). Этот набор данных содержит пары вопросов и ответов.

Преобразование данных в формат, понимаемый моделью:

```python

train_features, train_dataset = squad_convert_examples_to_features (

examples=train_dataset,

tokenizer=tokenizer,

max_seq_length=384,

doc_stride=128,

max_query_length=64,

is_training=True,

return_dataset=True,

)

```

Мы преобразуем обучающий набор данных в формат, понимаемый моделью, используя функцию `squad_convert_examples_to_features`. Это включает в себя токенизацию текстов, разделение на подотрезки (чтобы обработать более длинные тексты) и создание признаков для обучения.

Создание DataLoader для обучения:

```python

train_data_loader = DataLoader (train_dataset, batch_size=8)

```

Мы создаем DataLoader для обучения, который будет подавать данные в модель батчами размером 8.

Определение функции потерь и оптимизатора:

```python

loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss ()

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters (), lr=2e-5)

```

Здесь мы определяем функцию потерь (в данном случае используется кросс-энтропийная потеря) и оптимизатор (AdamW) для обучения модели.

Обучение модели:

```python

num_epochs = 3

for epoch in range (num_epochs):

model.train ()

total_loss = 0

for batch in train_data_loader:

# Извлекаем необходимые данные из батча

input_ids = batch [’input_ids’]

attention_mask = batch [’attention_mask’]

start_positions = batch [’start_positions’]

end_positions = batch [’end_positions’]

# Обнуляем градиенты

optimizer. zero_grad ()

# Получаем выходы модели

outputs = model (input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)

start_logits, end_logits = outputs. logits

# Рассчитываем потерю

loss = loss_fn (start_logits, start_positions) + loss_fn (end_logits, end_positions)

total_loss += loss.item ()

# Обратное распространение градиентов и обновление весов

loss.backward ()

optimizer.step ()

average_loss = total_loss / len (train_data_loader)

print (f"Epoch {epoch +1} / {num_epochs}, Loss: {average_loss:.4f}»)

```

Здесь выполняется цикл обучения модели на нескольких эпохах. Для каждой эпохи мы проходим через данные из DataLoader, вычисляем потери, выполняем обратное распространение градиентов и обновляем веса модели.

Сохранение обученной модели:

```python

model.save_pretrained («qa_model»)

tokenizer.save_pretrained («qa_model»)

```

По завершении обучения мы сохраняем обученную модель и токенизатор для последующего использования.

Этот код представляет собой базовый пример обучения модели QA на наборе данных SQuAD с использованием модели BERT и библиотеки Transformers.

4. Улучшение с опытом: QA-системы, основанные на нейросетях, могут постепенно улучшать свои навыки и точность в предоставлении ответов с накоплением опыта. Это происходит благодаря обратной связи от пользователей и постоянному обновлению моделей на основе новых данных.

Нейросети играют центральную роль в обеспечении эффективного и точного поиска и генерации ответов в QA-системах, делая их более интеллектуальными и полезными инструментами для пользователей.