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• text: "著名诗歌《假如生活欺骗了你》的作者是" context: "普希金从那里学习人民的语言，吸取了许多有益的养料，这一切对普希金后来的创作产生了很大的影响。这两年里，普希金创作了不少优秀的作品，如《囚徒》、《致大海》、《致凯恩》和《假如生活欺骗了你》等几十首抒情诗，叙事诗《努林伯爵》，历史剧《鲍里斯·戈都诺夫》，以及《叶甫盖尼·奥涅金》前六章。"

中文RoBERTa基础问答模型

模型描述

该模型用于抽取式问答任务，基于UER-py框架微调（详见论文）。同时支持TencentPretrain框架（参见论文），该框架继承UER-py并支持十亿参数级模型，扩展为多模态预训练系统。

可通过UER-py模型库或HuggingFace链接roberta-base-chinese-extractive-qa获取模型。

使用方式

可直接使用pipeline进行抽取式问答：

>>> from transformers import AutoModelForQuestionAnswering,AutoTokenizer,pipeline
>>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('uer/roberta-base-chinese-extractive-qa')
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('uer/roberta-base-chinese-extractive-qa')
>>> QA = pipeline('question-answering', model=model, tokenizer=tokenizer)
>>> QA_input = {'question': "著名诗歌《假如生活欺骗了你》的作者是",'context': "普希金从那里学习人民的语言，吸取了许多有益的养料，这一切对普希金后来的创作产生了很大的影响。这两年里，普希金创作了不少优秀的作品，如《囚徒》、《致大海》、《致凯恩》和《假如生活欺骗了你》等几十首抒情诗，叙事诗《努林伯爵》，历史剧《鲍里斯·戈都诺夫》，以及《叶甫盖尼·奥涅金》前六章。"}
>>> QA(QA_input)
    {'score': 0.9766426682472229, 'start': 0, 'end': 3, 'answer': '普希金'}

训练数据

训练数据源自三个数据集：cmrc2018、webqa和laisi，仅使用各数据集的训练集。

训练过程

模型基于预训练模型chinese_roberta_L-12_H-768，在腾讯云平台通过UER-py微调。采用512序列长度训练3个epoch，每轮在验证集表现最佳时保存模型。

python3 finetune/run_cmrc.py --pretrained_model_path models/cluecorpussmall_roberta_base_seq512_model.bin-250000 \
                             --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                             --train_path datasets/extractive_qa.json \
                             --dev_path datasets/cmrc2018/dev.json \
                             --output_model_path models/extractive_qa_model.bin \
                             --learning_rate 3e-5 --epochs_num 3 --batch_size 32 --seq_length 512

最终将模型转换为Huggingface格式：

python3 scripts/convert_bert_extractive_qa_from_uer_to_huggingface.py --input_model_path models/extractive_qa_model.bin \
                                                                      --output_model_path pytorch_model.bin \
                                                                      --layers_num 12

引用文献

@article{liu2019roberta,
  title={Roberta: A robustly optimized bert pretraining approach},
  author={Liu, Yinhan and Ott, Myle and Goyal, Naman and Du, Jingfei and Joshi, Mandar and Chen, Danqi and Levy, Omer and Lewis, Mike and Zettlemoyer, Luke and Stoyanov, Veselin},
  journal={arXiv preprint arXiv:1907.11692},
  year={2019}
}

@article{zhao2019uer,
  title={UER: An Open-Source Toolkit for Pre-training Models},
  author={Zhao, Zhe and Chen, Hui and Zhang, Jinbin and Zhao, Xin and Liu, Tao and Lu, Wei and Chen, Xi and Deng, Haotang and Ju, Qi and Du, Xiaoyong},
  journal={EMNLP-IJCNLP 2019},
  pages={241},
  year={2019}
}

@article{zhao2023tencentpretrain,
  title={TencentPretrain: A Scalable and Flexible Toolkit for Pre-training Models of Different Modalities},
  author={Zhao, Zhe and Li, Yudong and Hou, Cheng and Zhao, Jing and others},
  journal={ACL 2023},
  pages={217},
  year={2023}