Universal Sentence Encoder 및 Wikiqa가있는 QA 모델 만들기

고급 질문 답변을위한 모델 임베딩의 힘을 활용

오늘날의 정보가 풍부한 세상에서 정확한 답변을 즉시 얻는 능력이 가장 중요합니다. 이 기사에서는 Universal Sentence Encoder (사용)와 Wikiqa 데이터 세트를 사용하여 강력한 질문 응답 (QA) 모델을 구축하는 것을 보여줍니다. 우리는 고급 임베딩 기술을 활용하여 인간의 탐구와 기계 이해력 사이의 격차를 해소하여보다 직관적 인 정보 검색 경험을 만듭니다.

주요 학습 결과 :

• 텍스트 데이터를 고차원 벡터 표현으로 변환하는 데 사용되는 것과 같은 임베딩 모델의 적용을 마스터하십시오.
• 최적의 성능을 위해 미리 훈련 된 모델을 선택하고 미세 조정하는 복잡성을 탐색하십시오.
• 실용적인 코딩 예를 통해 임베딩 모델과 코사인 유사성을 사용하여 기능적 QA 시스템을 구현하십시오.
• 코사인 유사성의 기본 원리와 벡터화 된 텍스트를 비교하는 역할을 파악하십시오.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

• NLP의 임베딩 모델
• 임베딩 표현을 이해합니다
• 의미 론적 유사성 : 텍스트 의미 캡처
• 범용 문장 인코더를 활용합니다
• 질문 응답 생성기 구축
• NLP에 모델 임베딩의 장점
• QA 시스템 개발의 도전
• 자주 묻는 질문

자연어 처리에 모델을 포함시킵니다

우리는 현대 NLP의 초석 인 임베딩 모델을 사용합니다. 이 모델은 텍스트를 의미 론적 의미를 반영하는 수치 형식으로 변환합니다. 단어, 문장 또는 문장은 수치 벡터 (임베딩)로 변환되어 알고리즘이 정교한 방식으로 텍스트를 처리하고 이해할 수 있습니다.

임베딩 모델 이해

단어 임베딩은 단어가 비슷한 벡터 표현을 갖는 조밀 한 수치 벡터로 단어를 나타냅니다. 이러한 인코딩을 수동으로 할당하는 대신 모델은 훈련 중에 훈련 가능한 매개 변수로 배웁니다. 삽입 치수는 다양하며 (예 : 300 ~ 1024), 더 높은 치수는 더 미묘한 의미 관계를 포착합니다. 효율적인 인코딩 및 검색을 위해 각 단어의 벡터를 저장하는 "조회 테이블"으로 임베딩을 생각하십시오.

의미 론적 유사성 : 의미를 정량화합니다

시맨틱 유사성은 두 텍스트 세그먼트가 동일한 의미를 얼마나 가깝게 전달하는지를 측정합니다. 이 기능을 통해 시스템은 각 변형에 대한 명시적인 정의없이 동일한 개념의 다양한 언어 표현을 이해할 수 있습니다.

향상된 텍스트 처리를위한 범용 문장 인코더

이 프로젝트는 텍스트에서 고차원 벡터를 생성하는 Universal Sentence Encoder (사용)를 사용하여 시맨틱 유사성 및 텍스트 분류와 같은 작업에 이상적입니다. 더 긴 텍스트 시퀀스에 최적화 된 경우 사용은 다양한 데이터 세트에 대한 교육을 받고 다양한 NLP 작업에 적응합니다. 각 입력 문장에 대해 512 차원 벡터를 출력합니다.

사용을 사용한 예를 포함하는 예제 :

 ! PIP 설치 Tensorflow Tensorflow-Hub

텐서 플로우를 tf로 가져옵니다
Tensorflow_hub를 허브로 가져옵니다

embed = hub.load ( "https://tfhub.dev/google/universal-Sentence-encoder/4")
문장 = [
    "빠른 갈색 여우는 게으른 개를 뛰어 넘습니다.",
    "나는 그 삽입을 받고 싶은 문장이다"
]]
임베딩 = 포함 (문장)

인쇄 (임베딩)
print (embeddings.numpy ())

산출:

사용은 개별 단어보다는 문장 수준 의미에 중점을 둔 DAN (Deep Averaging Network) 아키텍처를 사용합니다. 자세한 정보는 사용 용지 및 Tensorflow의 임베드 문서를 참조하십시오. 이 모듈은 전처리를 처리하여 수동 데이터 준비가 필요하지 않습니다.

사용 모델은 텍스트 분류를 위해 부분적으로 미리 훈련되어 최소화 된 데이터를 가진 다양한 분류 작업에 적응할 수 있습니다.

질문 응답 생성기 구현

이 구현에 Wikiqa 데이터 세트를 사용합니다.

 팬더를 PD로 가져옵니다
Tensorflow_hub를 허브로 가져옵니다
Numpy를 NP로 가져옵니다
sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 데이터 세트로드 (필요에 따라 경로 조정)
df = pd.read_csv ( '/content/train.csv')

Question = df [ 'Question']. tolist ()
답변 = df [ '답변']. tolist ()

# 범용 문장 인코더를로드합니다
embed = hub.load ( "https://tfhub.dev/google/universal-Sentence-encoder/4")

# 계산 임베딩
question_embeddings = embed (질문)
Answer_embeddings = Embed (답변)

# 유사성 점수를 계산합니다
유사성 _scores = cosine_similarity (Question_embeddings, Answer_embeddings)

# 답변을 예측하십시오
predited_indices = np.argmax (유사성 _scores, axis = 1)
predictions = [predicted_indices에서 idx에 대한 답변 [idx]]

# 질문 및 예측 답변을 인쇄합니다
I의 경우, 열거 (질문)의 질문 :
    print (f "Question : {Question}")
    print (f "예측 답변 : {예측 [i]} \ n") 

이 코드는 사용자 정의 질문을 처리하고 데이터 세트에서 가장 유사한 질문을 식별하고 해당 답변을 반환하도록 수정되었습니다.

 def ask_question (new_question) :
    new_question_embedding = embed ([new_question])
    유사성 _scores = cosine_similarity (new_question_embedding, question_embeddings)
    most_similar_question_idx = np.argmax (유사성 _scores)
    most_similar_question = Question [most_similar_question_idx]
    predited_answer = 답변 [most_similar_question_idx]
    most_similar_question, predicted_answer를 반환하십시오

# 예제 사용
new_question = "Apple Computer는 언제 설립 되었습니까?"
most_similar_question, predicted_answer = ask_question (new_question)

print (f "새로운 질문 : {new_question}")
print (f "가장 유사한 질문 : {most_similar_question}")
print (f "예측 답변 : {predited_answer}")

산출:

NLP에 모델 임베딩의 장점

• 사용과 같은 미리 훈련 된 모델은 교육 시간과 계산 자원을 줄입니다.
• 의미 론적 유사성을 포착하고, 페라프라와 동의어 일치합니다.
• 다국어 기능을 지원합니다.
• 기계 학습 모델을위한 기능 엔지니어링을 단순화하십시오.

QA 시스템 개발의 도전

• 모델 선택 및 매개 변수 튜닝.
• 대형 데이터 세트의 효율적인 처리.
• 언어의 뉘앙스와 상황에 맞는 모호성을 해결합니다.

결론

임베딩 모델은 관련 답변의 정확한 식별 및 검색을 가능하게하여 QA 시스템을 크게 향상시킵니다. 이 접근법은 NLP 작업 내에서 인적 컴퓨터 상호 작용을 개선하는 데 모델 임베딩의 힘을 보여줍니다.

주요 테이크 아웃 :

• 임베딩 모델은 텍스트를 수치 적으로 표현하기위한 강력한 도구를 제공합니다.
• 임베딩 기반 QA 시스템은 정확한 응답을 통해 사용자 경험을 향상시킵니다.
• 문제에는 시맨틱 모호성, 다양한 쿼리 유형 및 계산 효율성이 포함됩니다.

자주 묻는 질문

Q1 : QA 시스템에 모델 임베딩의 역할은 무엇입니까? A1 : 임베딩 모델은 텍스트를 수치 표현으로 변환하여 시스템이 질문에 정확하게 이해하고 응답 할 수 있도록합니다.

Q2 : 임베딩 시스템은 여러 언어를 어떻게 처리합니까? A2 : 많은 임베딩 모델은 여러 언어를 지원하여 다국어 QA 시스템의 개발을 용이하게합니다.

Q3 : 포함 시스템이 QA의 전통적인 방법보다 우수한 이유는 무엇입니까? A3 : 임베딩 시스템은 의미 론적 유사성을 포착하고 다양한 언어 적 표현을 처리하는 데 탁월합니다.

Q4 : 기반 QA 시스템을 포함시키는 데 어떤 문제가 있습니까? A4 : 최적의 모델 선택, 파라미터 튜닝 및 효율적인 대규모 데이터 처리는 중요한 과제를 제기합니다.

Q5 : QA 시스템의 임베딩 모델은 어떻게 사용자 상호 작용을 향상 시키는가? A5 : 의미 론적 유사성을 기반으로 한 답변에 질문을 정확하게 일치 시켜서, 임베딩 모델은보다 관련성 있고 만족스러운 사용자 경험을 제공합니다.

(참고 : 사용 된 이미지는 저자가 소유하지 않으며 허가를 받아 사용됩니다.)

위 내용은 Universal Sentence Encoder 및 Wikiqa가있는 QA 모델 만들기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!