Как использовать BERT в QA-задаче SQuAD-стиля?

Для использования BERT в задаче вопрос-ответ (QA) формата SQuAD обычно применяют модель, обученную на этом датасете, которая принимает на вход пару: вопрос и контекст (текст, в котором нужно найти ответ).

Основные шаги:

1. Подготовка входных данных: объединить вопрос и контекст в один входной текст с разделителями, например, [CLS] вопрос [SEP] контекст [SEP].

2. Прогон через BERT: модель возвращает для каждого токена два набора логитов — начало и конец ответа.

3. Определение ответа: выбирается отрезок текста с максимальной суммой вероятностей начала и конца.

Пример с использованием библиотеки Hugging Face Transformers на Python:

from transformers import BertForQuestionAnswering, BertTokenizer
import torch

model_name = 'bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

question = "Where is the Eiffel Tower located?"
context = "The Eiffel Tower is located in Paris, France."

inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, return_tensors='pt')
input_ids = inputs['input_ids']

outputs = model(**inputs)
start_scores = outputs.start_logits
end_scores = outputs.end_logits

# Получаем позиции начала и конца ответа
answer_start = torch.argmax(start_scores)
answer_end = torch.argmax(end_scores) + 1

answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[0][answer_start:answer_end]))
print(f"Answer: {answer}")

Таким образом, BERT позволяет эффективно находить ответ на вопрос в заданном контексте, используя механизм предсказания начала и конца ответа в тексте.