基于Python的自然语言处理系列（23）：DrQA

        在本篇文章中，我们将实现 DrQA 模型，该模型最初由论文 Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions 提出。DrQA 是一种用于开放域问答系统的端到端解决方案，最初包括信息检索模块和深度学习模型。本次实现中，我们主要探讨 DrQA 的深度学习模型部分。

1. 数据加载

        DrQA 使用了斯坦福问答数据集（SQuAD）。该数据集由一系列 Wikipedia 文章中的段落和相关问题组成，答案是段落中的某个片段，或问题无法回答。

import json

def load_json(path):
    '''
    加载SQuAD数据集的JSON文件
    '''
    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
        
    print("数据集长度: ", len(data['data']))
    return data

# 加载数据
train_data = load_json('data/squad_train.json')
valid_data = load_json('data/squad_dev.json')

2. 数据预处理

        由于 SQuAD 数据集的结构独特，每个段落可能有多个问题和答案，我们需要对其进行解析。我们将每个段落与相关的问题配对，并将其转换为易于处理的结构。

def parse_data(data:dict)->list:
    '''
    解析数据集，将每个问题和答案对与对应的段落配对
    '''
    qa_list = []
    for paragraphs in data['data']:
        for para in paragraphs['paragraphs']:
            context = para['context']
            for qa in para['qas']:
                id = qa['id']
                question = qa['question']
                for ans in qa['answers']:
                    qa_dict = {
                        'id': id,
                        'context': context,
                        'question': question,
                        'answer': ans['text'],
                        'label': [ans['answer_start'], ans['answer_start'] + len(ans['text'])]
                    }
                    qa_list.append(qa_dict)
    return qa_list

# 解析数据集
train_list = parse_data(train_data)
valid_list = parse_data(valid_data)

3. 构建词汇表

        为了对文本进行数值化处理，我们需要构建词汇表。我们将使用 spaCy 分词器来帮助处理文本数据。

import spacy
from collections import Counter

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

def build_word_vocab(vocab_text):
    '''
    构建词汇表
    '''
    words = []
    for sent in vocab_text:
        words.extend([word.text for word in nlp(sent, disable=['parser', 'ner'])])
    word_counter = Counter(words)
    word_vocab = sorted(word_counter, key=word_counter.get, reverse=True)
    word_vocab.insert(0, '<unk>')
    word_vocab.insert(1, '<pad>')
    word2idx = {word: idx for idx, word in enumerate(word_vocab)}
    idx2word = {v: k 

原文地址：https://blog.csdn.net/ljd939952281/article/details/142646005

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