数据集下载地址

你可以从以下链接下载SQuAD 2.0数据集：

• SQuAD 2.0 官方网站: https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
• Hugging Face提供的SQuAD 2.0数据集: https://huggingface.co/datasets/squad_v2

环境准备

首先，确保你已经安装了transformers、datasets和torch库：

pip install transformers torch datasets

示例代码：基于SQuAD 2.0的RoBERTa问答模型

import torch
from transformers import RobertaTokenizer, RobertaForQuestionAnswering
from datasets import load_dataset

# 加载RoBERTa模型和Tokenizer
model_name = "deepset/roberta-base-squad2"  # RoBERTa的SQuAD 2.0版本
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = RobertaForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

# 加载SQuAD 2.0数据集
dataset = load_dataset("squad_v2")

# 选择一个示例（SQuAD 2.0包含问题、上下文和答案）
example = dataset['validation'][0]
context = example['context']
question = example['question']

# 打印示例问题和上下文
print(f"问题: {question}")
print(f"上下文: {context[:200]}...")  # 打印上下文的一部分

# Tokenize输入内容
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)

# 模型预测答案
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    start_logits = outputs.start_logits
    end_logits = outputs.end_logits

# 获取答案的起始和结束位置
start_idx = torch.argmax(start_logits)
end_idx = torch.argmax(end_logits)

# 解码答案
answer = tokenizer.decode(inputs['input_ids'][0][start_idx:end_idx + 1])
print(f"预测的答案: {answer}")

代码说明：

1. 模型加载：deepset/roberta-base-squad2是RoBERTa在SQuAD 2.0上的预训练模型，专门用于问答任务。
2. 数据集加载：通过datasets库加载SQuAD 2.0数据集。load_dataset("squad_v2")直接从Hugging Face中下载并加载数据。
3. Tokenize输入：将问题和上下文转换为模型可处理的输入格式，使用tokenizer进行编码。
4. 预测答案：模型会返回每个token的起始位置和结束位置的logits，找到概率最高的起始和结束位置并提取答案。
5. 答案解码：将token的ID转换为人类可读的答案。

运行步骤：

1. 安装必要的库：transformers、torch、datasets。
2. 运行代码时，数据集会自动从Hugging Face上下载并加载。
3. 模型会预测问题的答案，并打印出预测结果。

数据集来源：

• SQuAD 2.0：这是一个经典的机器阅读理解数据集，适用于问答任务，包含答案可能不存在的情况，适合训练和评估模型在无答案情况下的表现。

输出示例：

代码问题: What is the purpose of the Dnieper River?
上下文: The Dnieper River is one of the major rivers of Europe, rising in the Valdai Hills near Smolensk, Russia...
预测的答案: major rivers of Europe

这个代码基于通用的SQuAD 2.0数据集，易于复现，并且是基于RoBERTa的问答任务模型。

基于SQuAD 2.0的RoBERTa问答模型 - 集智数据集