基于BERT的问答系统算法详解 题目描述 基于BERT的问答系统（如抽取式问答）旨在从给定文本中自动找出用户问题的答案。例如，输入问题“珠穆朗玛峰有多高？”和参考文本“珠穆朗玛峰的高度为8848米……”，系统需定位答案“8848米”。该任务的核心是将问题与文本关联，并通过模型预测答案的起止位置。 解题过程 1. 问题建模与输入表示 任务形式 ：将问答任务建模为 序列标注问题 。模型需要预测答案在文本中的开始位置和结束位置。 输入格式 ：BERT的输入序列为： [CLS] 问题 [SEP] 文本 [SEP] 。例如： [CLS] 珠穆朗玛峰有多高？ [SEP] 珠穆朗玛峰的高度为8848米…… [SEP] 特征编码 ：BERT的Token Embedding、Segment Embedding（区分问题和文本）和Position Embedding共同生成输入表示。 2. 模型结构设计 BERT编码器 ：输入序列通过BERT模型，得到每个token的上下文向量表示（如BERT-base输出768维向量）。 输出层 ：在BERT输出的顶部添加两个线性分类器，分别预测每个token作为答案开始位置和结束位置的概率： 开始位置概率：\( P_ {\text{start}}(i) = \text{softmax}(W_ s h_ i + b_ s) \) 结束位置概率：\( P_ {\text{end}}(i) = \text{softmax}(W_ e h_ i + b_ e) \) 其中 \( h_ i \) 是第i个token的向量表示，\( W_ s, W_ e \) 为可训练参数。 3. 训练过程 损失函数 ：使用开始位置和结束位置的交叉熵损失之和： \( \mathcal{L} = -\log P_ {\text{start}}(y_ s) - \log P_ {\text{end}}(y_ e) \) 其中 \( y_ s, y_ e \) 是真实的开始和结束位置索引。 训练技巧 ： 处理长文本 ：若文本超过BERT最大长度（如512），采用滑动窗口或分段处理。 无效答案处理 ：对于无答案的问题，模型需预测开始/结束位置均为 [CLS] 标签。 4. 推理与后处理 候选答案生成 ：对所有可能的起止位置组合计算得分 \( P_ {\text{start}}(i) \times P_ {\text{end}}(j) \)，并过滤无效组合（如 \( j < i \) 或长度超限）。 答案抽取 ：选择得分最高的合法 span 作为最终答案，并映射回原始文本。 5. 关键优化点 数据增强 ：通过回译（中英互译）或同义词替换增加训练数据多样性。 预训练微调 ：使用领域特定文本（如医学、法律）继续预训练BERT，提升领域适应性。 多任务学习 ：联合训练问答任务与相关任务（如句子相似度），增强模型泛化能力。 总结 基于BERT的问答系统通过编码问题-文本对，利用注意力机制捕捉关键信息，并直接预测答案边界。其性能依赖高质量的预训练模型、精准的边界预测策略以及对长文本的处理能力。