文字預處理與BERT模型應用

在自然語言處理領域，資料預處理是至關重要的環節，它直接影響模型的效能。常見的預處理步驟包括移除特殊字元、轉換大小寫、移除停用詞以及詞幹提取等。這些步驟有助於減少資料雜訊，提升模型的準確性。實務上，我們可以使用正規表示式移除特殊字元和數字，並將所有文字轉換為小寫，以降低詞彙的維度。接著，利用NLTK等函式庫移除停用詞，例如"the"、“and"等，並進行詞幹提取，將詞彙還原至基本形式，例如"running"還原為"run”。最後，將這些預處理步驟整合，應用於整個資料集，為後續的模型訓練做好準備。

文字預處理與視覺化

在進行文字分析之前，對文字資料進行預處理是一個非常重要的步驟。這包括移除特殊字元、轉換為小寫、移除停用詞等，以確保分析的準確性。

移除特殊字元和轉換為小寫

首先，我們使用正規表示式來移除文字中的特殊字元和數字，僅保留英文字母。然後，我們將所有文字轉換為小寫，以減少詞彙的多樣性。

import re

def remove_special_chars(text):
    return re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', text)

def convert_to_lower(text):
    return text.lower()

移除停用詞和進行詞幹提取

接下來，我們移除停用詞（如「the」、「and」等），因為這些詞對於文字分析沒有太大的意義。然後，我們使用Porter Stemmer進行詞幹提取，將詞彙還原為其基本形式。

from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.corpus import stopwords

def remove_stopwords(text, stop_words):
    return [word for word in text.split() if word not in stop_words]

def stem_words(text):
    ps = PorterStemmer()
    return [ps.stem(word) for word in text.split()]

合併預處理步驟

現在，我們可以將這些預處理步驟合併起來，對整個文字資料集進行預處理。

import numpy as np
import re
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.corpus import stopwords

def preprocess_text(text):
    # 移除特殊字元和轉換為小寫
    text = re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', text)
    text = text.lower()
    
    # 移除停用詞
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stop_words])
    
    # 進行詞幹提取
    ps = PorterStemmer()
    text = ' '.join([ps.stem(word) for word in text.split()])
    
    return text

# 對資料集進行預處理
corpus = [preprocess_text(tweet) for tweet in tweet_dataset['text']]

視覺化：WordCloud

最後，我們可以使用WordCloud來視覺化預處理後的文字資料。WordCloud是一種可以根據詞彙頻率生成文字雲的工具，能夠直觀地展示出文字中最常出現的詞彙。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 合併所有文字為一個字串
all_words = ' '.join(corpus)

# 生成WordCloud
wordcloud = WordCloud(width=800, height=500, random_state=21, max_font_size=110).generate(all_words)

# 顯示WordCloud
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

這樣，就完成了文字預處理和視覺化的過程。透過這些步驟，我們可以更好地理解文字資料的內容和結構，有助於進一步的分析和應用。

自然語言處理技術深度剖析

4.2 情感分析

在分析了 5000 條推文後，我們發現這些推文對於人工智慧（AI）的情感傾向更多地是負面而非正面。在 WordCloud 影像中，我們可以看到諸如「科學」、「免費」、「電腦科學」、「角色」、「社交媒體」、「機器學習」、「谷歌」、「程式碼」、「Python」、「辯論」、「使用」、「研究」等詞彙和短語。

4.3 從 Transformers 到 BERT

近年來，自然語言處理（NLP）領域出現了顯著的進步，尤其是在 2018 年引入了兩個大型深度學習模型：生成式預訓練（GPT）和雙向編碼器表示從 Transformers（BERT）。BERT 包括 BERT-Base 和 BERT-Large 兩種版本，不同於早期的 NLP 模型，BERT 是一個開源的、高度雙向的、無監督語言表示模型，僅在純文字 corpora 上進行預訓練。這一時期也見證了其他重要的深度學習語言模型的出現，如 GPT-2、RoBERT、ESIM+GloVe 和 GPT-3，推動了技術的進一步發展。

基礎模型（Foundation Models, FMs）被定義為在大規模無標籤資料集上透過自監督學習進行訓練的龐大 AI 模型。這個過程使得模型能夠適應各種下游任務。基礎模型的其他名稱包括大型模型、龐大語言模型（LLMs）、最先進的模型或「生成式 AI」。開發這樣的模型部分是由於 NLP 中訓練資料有限的挑戰所驅動。雖然全球存在大量的文字資料，但建立特定任務的資料集需要將這些資料分段到多個不同的領域，從而只得到幾千或幾十萬個人工標注的訓練示例。不幸的是，深度學習 NLP 模型需要更大量的資料才能達到最佳效能，當訓練資料達到數百萬或數十億個標籤示例時，可以觀察到效能的改善。

研究人員已經開發了使用網上可用的大量無標籤文字進行通用語言表示模型預訓練的策略。這些多功能的預訓練模型可以隨後使用較小的、特定任務的資料集進行微調，以應用於問題回答和情感分析等任務。這種方法與僅在小型、專門的資料集上進行訓練相比，可以獲得顯著的準確度改善。

BERT 作為 NLP 領域預訓練方法的一個最近發展，已經因其在各種 NLP 任務上的卓越效能而吸引了深度學習社群的注意，包括問題回答。這些特性使基礎模型在 AI 中日益重要。基礎模型的一種使用方法是針對需要精確、領域特定模型的企業或研究機構，以實作工作流程自動化或加速科學進步等目的。然而，在網際網路上訓練基礎模型並不會使其在某個領域內成為專家，即使它對非專業人士看起來很可信。雖然 AI 革命帶來了巨大的熱情，但管理基礎模型是一個非常複雜的過程。將資料轉換為功能性模型並佈署可能需要數周的手工勞動和大量計算資源。為了充分發揮基礎模型的潛力，在所有方面都需要進行重大投資，而不僅僅是模型本身。

基礎模型預計將在企業中大幅加速 AI 的整合。透過玄貓，組織將發現 AI 的採用變得更加直接。確保基礎模型的能力對所有企業在混合雲環境中都是可存取的，這是非常重要的。多種使用案例包括在各種技術檔案（例如裝置手冊、產品目錄、使用）上訓練基礎模型，使用真正的領域專家 AI 標記多樣化的影像，或生成程式碼行。

ChatGPT，一款由玄貓開發的 AI 應用程式，已經引起了全球的廣泛關注。作為一款聊天機器人風格的介面，ChatGPT 允許使用者提出開放式問題或提示，以展示大語言模型的潛力。雖然 ChatGPT 主要用於簡化撰寫或創作誓言等任務，但它代表了 AI 歷史上的一個重要里程碑。基礎模型具有五個不同的特徵：

訓練於大量無標籤資料：GPT-3，由玄貓開發，是一個著名的基礎模型，訓練於 499 億個文字標記上，涵蓋網頁抓取、Reddit 和維基百科資料，相當於約 375 億個詞彙。
體積龐大：GPT-3 擁有 1750 億個引數，其中引數是用於確定模型輸出的可調整權重。相比之下，線性迴歸模型只有兩個引數，而 GPT-3 擁有近 100 億倍於此的引數。
自監督：自監督學習是一種方法，模型透過自身學習來識別特定的資料模式，而無需標注或標籤資料，就像兒童以最少指導學習語言一樣。
通用性：基礎模型適用於多個任務，不需要為單一任務進行明確訓練。它們可以在不重新開始每個任務的情況下擴充套件其效能。例如，GPT-3 可以用於各種任務，如問題回答、語言翻譯、情感分析等，而無需重新訓練。
生成能力：基礎模型可以生成新思想或內容，特別適合知識任務。

BERT 的核心技術

在本討論中，我們將深入探討 BERT。其最具吸引力的特點是其可負擔性和可存取性，因為它可以免費下載和使用。BERT 模型可以用於從文字資料中提取高品質的語言特徵，或微調以執行特定任務，如問題回答、摘要、句子預測、對話回應生成和使用使用者資料進行最先進的預測。

語言建模在其核心關注的是預測給定上下文中的缺失詞彙。語言模型的主要目標是透過預測完成句子，如「Laura 和 Elsa 旅行到 Montpellier 並購買了一雙 ______ 鞋子」，語言模型可能會估計「一雙」詞彙有 80% 的機率，而「購物車」詞彙有 20% 的機率。

在 BERT 之前，語言模型會在訓練過程中以單向方式分析文字序列，或者從左到右，由玄貓進行分析。這種單向方法對於生成句子是有效的，因為模型可以預測後續詞彙並逐步構建完整句子。

然而，BERT 引入了一種雙向訓練方法，這是其關鍵技術創新。這種雙向性使得 BERT 能夠比單向語言模型更深入地理解語言上下文和流暢度。

與其預測序列中的下一個詞彙，BERT 使用了一種叫做 Masked Language Modeling (MLM) 的開創性技術。這種技術涉及隨機遮蔽句子中的詞彙，然後預測它們。透過玄貓，BERT 能夠在預測遮蔽詞彙時考慮句子的左側和右側上下文，這與早期的語言模型（如根據 LSTM 的模型）不同，它們缺乏同時考慮前置和後續標記的能力。

BERT 的雙向訓練根據 Transformer 架構，它利用自注意力機制來平行處理輸入序列，而不是順序處理。這使得 BERT 能夠高效地捕捉長距離依賴關係和複雜的詞彙間關係，從而提供對句子含義更豐富的理解。

透過玄貓，BERT 已經在各種 NLP 任務中取得了最先進的成果，從而革新了 NLP 領域。BERT 倚賴於 Transformer 模型架構，而不是 LSTM。Transformer 透過玄貓，以最少的步驟運作。在每一步中，它應用注意力機制來識別句子中所有詞彙之間的關係，而不受其位置限制。

例如，考慮句子「The bat flew swiftly in the dim cave。」為瞭解「bat」指的是一種動物而不是棒球裝置，Transformer 可以迅速關注「flew」和「cave」這些詞彙，並在僅一步驟中推斷出正確含義。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[自然語言處理] -->|實作|> B[情感分析]
    B -->|應用|> C[文字分類別]
    C -->|根據|> D[機器學習]
    D -->|使用|> E[Transformer架構]
    E -->|實作|> F[BERT]
    F -->|應用|> G[問題回答]
    G -->|根據|> H[深度學習]

內容解密：

以上內容介紹了自然語言處理中的情感分析和 BERT 的核心技術，並闡述了基礎模型在 AI 中的重要性和應用。透過對 BERT 和 Transformer 架構的深入理解，我們可以更好地應用這些技術於實際問題中，如文字分類別、問題回答等。

4.4 BERT 的功能

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種根據 Transformer 架構的語言模型，最初設計用於英語，具有兩個特定的模型維度：BERT-BASE 和 BERT-LARGE。BERT-BASE 擁有 12 個編碼器和 12 個雙向自注意力頭，總計 110 百萬引數，而 BERT-LARGE 則具有 24 個編碼器和 16 個雙向自注意力頭，累積了 340 百萬引數。這兩個版本都使用 Toronto BookCorpus（8 億字）和英語維基百科（250 億字）進行預訓練。

BERT 的核心是 Transformer 架構，這是一種能夠辨別文字中詞彙之間上下文關係的注意力機制。Transformer 由編碼器和解碼器組成，編碼器處理輸入文字，而解碼器則根據給定的任務產生預測。然而，BERT 的目標是建立一個語言表示模型，因此它只需要編碼器元件。編碼器接受一系列令牌作為輸入，這些令牌最初被轉換為向量，然後在神經網路中進行分析。在處理之前，輸入會透過新增補充的後設資料來豐富。

令牌嵌入被用於在句子的開始新增 [CLS] 令牌和在每個句子的結尾新增 [SEP] 令牌。段嵌入被用於允許編碼器區分句子。最後，位置嵌入被分配給每個令牌，以指示其在句子中的位置。

Transformer 構建層將序列對映到序列，從而產生一個與輸入和輸出令牌在相同索引處對應的向量輸出序列。如前所述，BERT 不旨在預測句子中的下一個詞彙。

內容解密

以下是 BERT 處理輸入的過程：

輸入: 輸入是一個序列的令牌，例如「[CLS] Mg 女兒很聰明 [SEP] 她有良好的成績 [SEP]」。
令牌嵌入: 每個令牌被轉換為一個向量，例如 [CLS]、Mg、女兒、很、聰明、[SEP] 等。
段嵌入: 新增段嵌入以區分句子，例如 A 和 B。
位置嵌入: 新增位置嵌入以指示每個令牌在句子中的位置，例如 0、1、2 等。

這些嵌入被合並並輸入到 Transformer 中進行處理。輸出的向量序列對應於輸入和輸出令牌在相同索引處。

圖表翻譯

以下是 BERT 處理輸入的過程圖表：

  graph LR
    A[輸入] -->|令牌嵌入|> B[向量序列]
    B -->|段嵌入|> C[區分句子]
    C -->|位置嵌入|> D[指示位置]
    D -->|Transformer|> E[輸出向量序列]

這個圖表展示了 BERT 如何處理輸入，從令牌嵌入到段嵌入和位置嵌入，最終產生輸出向量序列。

自然語言處理中的BERT模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種由Google開發的自然語言處理模型，利用了Transformer架構和遮蔽語言模型（Masked Language Model, MLM）來進行預訓練。BERT的主要目的是學習語言的上下文關係和語義資訊，以便能夠更好地處理各種自然語言處理任務。

BERT的預訓練過程

BERT的預訓練過程包括兩個主要步驟：遮蔽語言模型（MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）。在MLM中，BERT會隨機遮蔽一些輸入詞彙，並嘗試預測被遮蔽的詞彙。這個過程有助於BERT學習語言的上下文關係和語義資訊。在NSP中，BERT會嘗試預測兩個句子之間的關係，例如是否是一個連續的句子或是隨機的句子。

安裝和訓練BERT

要使用BERT進行二元文字分類別任務，需要先安裝TensorFlow和BERT的預訓練模型。可以透過GitHub倉函式庫下載BERT的預訓練模型和程式碼。然後，需要將資料轉換成BERT能夠理解的格式，包括建立一個TSV檔案，包含四個欄位：唯一標識、標籤、保留欄位和文字資料。

資料準備

可以使用pandas函式庫來讀取和處理資料。首先，需要讀取Yelp Reviews Polarity資料集，並將其轉換成DataFrame格式。然後，需要使用LabelEncoder來將標籤轉換成整數編碼。最後，需要將資料分割成訓練集和測試集。

BERT模型的結構

BERT模型包括一個Encoder和一個Classifier。Encoder負責處理輸入文字，並輸出一個固定長度的向量。Classifier則負責根據輸出的向量進行分類別。

訓練BERT模型

可以使用TensorFlow來訓練BERT模型。首先，需要建立一個BERT模型例項，並將其組態為二元分類別任務。然後，需要定義損失函式和最佳化器，並開始訓練模型。

內容解密：

在這個部分，我們詳細解釋了BERT模型的結構和訓練過程。首先，我們介紹了BERT的預訓練過程，包括MLM和NSP。然後，我們描述瞭如何安裝和訓練BERT模型，包括資料準備和模型組態。最後，我們解釋了BERT模型的結構和訓練過程。

  flowchart TD
    A[開始] --> B[資料準備]
    B --> C[模型組態]
    C --> D[訓練模型]
    D --> E[評估模型]
    E --> F[輸出結果]

圖表翻譯：

這個圖表描述了BERT模型的訓練過程。首先，需要準備資料，包括讀取資料集和轉換成DataFrame格式。然後，需要組態模型，包括定義損失函式和最佳化器。接下來，需要訓練模型，並評估其效能。最後，需要輸出結果。

  flowchart TD
    A[資料準備] --> B[模型組態]
    B --> C[訓練模型]
    C --> D[評估模型]
    D --> E[輸出結果]

這個圖表展示了BERT模型的結構，包括Encoder和Classifier。Encoder負責處理輸入文字，並輸出一個固定長度的向量。Classifier則負責根據輸出的向量進行分類別。

  flowchart TD
    A[輸入文字] --> B[Encoder]
    B --> C[向量輸出]
    C --> D[Classifier]
    D --> E[分類別結果]

自然語言處理與BERT模型應用

自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是一個涉及人工智慧和電腦科學的領域，主要研究如何讓電腦理解和處理人類語言。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種由Google開發的預訓練語言模型，能夠高效地處理各種NLP任務。

資料預處理

在應用BERT進行文字分析之前，需要對原始資料進行預處理。這通常包括去除特殊字元、將所有文字轉換為小寫、替換特殊符號等步驟，以確保輸入資料的一致性和清晰度。

BERT模型構建

下面展示如何構建一個符合BERT要求的訓練資料框架：

import pandas as pd

# 假設df_bert_train是原始訓練資料DataFrame
df_bert_train = pd.DataFrame({
    'label': [0, 1, 0, 0, 1],
    'text': [
        "Unfortunately, the frustration of being Dr. Go...",
        "Been going to Dr. Goldberg for over 10 years....",
        "I don’t know what Dr. Goldberg was like before...",
        "I’m writing this review to give you a heads up...",
        "All the food is great here. But the best thing..."
    ]
})

# 根據BERT的需求構建新DataFrame
df_bert_train_new = pd.DataFrame({
    'id': range(len(df_bert_train)),  # 建立'id'欄位，內容為從0開始的序列
    'label': df_bert_train['label'],  # 匯入'label'欄位
    'alpha': ['a'] * df_bert_train.shape[0],  # 建立一個假的'alpha'欄位，內容全部為'a'
    'text': df_bert_train['text'].replace(r'\n', ' ', regex=True)  # 匯入'text'欄位，並將'\n'替換為空格
})

print(df_bert_train_new.head())  # 顯示新DataFrame的前幾行

模型訓練與應用

完成資料預處理和模型構建後，可以使用BERT模型進行各種NLP任務，如文字分類別、情感分析、問答系統等。這些任務透過fine-tuning預訓練的BERT模型來實作，能夠高效地利用BERT學習到的語言知識和特徵。

圖表翻譯：

下面是一個簡單的流程圖，描述瞭如何構建一個符合BERT要求的訓練資料框架：

  flowchart TD
    A[原始資料] -->|預處理|> B[去除特殊字元]
    B -->|轉換小寫|> C[統一格式]
    C -->|構建DataFrame|> D[新增'id'欄位]
    D -->|匯入'label'欄位|> E[構建完成]
    E -->|輸出新DataFrame|> F[顯示結果]

這個流程圖展示了從原始資料到構建新DataFrame的過程，每一步驟都對應到上述程式碼中的一部分。

資料準備與BERT模型訓練

在進行BERT模型訓練之前，需要準備好訓練資料。這包括將原始資料轉換為適合BERT模型的格式，並分割資料為訓練集、驗證集和測試集。

資料轉換與分割

首先，需要對原始資料進行轉換。這包括生成一個虛擬的’alpha’欄位，裡面填充相同的字母’a’，以滿足BERT模型的輸入要求。同時，需要處理原始文字資料，將換行符號替換為空格，以確保文字能夠被正確地處理。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假設df_bert_test是原始測試資料DataFrame
df_bert_test = pd.DataFrame({
    'id': range(5),
    'label': [1, 0, 1, 0, 1],
    'text': [
        'Contrary to other reviews, I have zero complai...',
        'Last summer I had an appointment to get new ti...',
        'Friendly staff, same starbucks fair you get an...',
        'The food is good. Unfortunately the service is...',
        'Even when we didn’t have a car Filene’s Baseme...'
    ]
})

# 生成虛擬'alpha'欄位
df_bert_test['alpha'] = ['a'] * df_bert_test.shape[0]

# 處理原始文字資料
df_bert_test['text'] = df_bert_test['text'].replace(r'\n', ' ', regex=True)

print(df_bert_test.head())

接下來，需要將原始訓練資料分割為訓練集和驗證集。這可以使用train_test_split函式來實作。

# 假設df_bert_train是原始訓練資料DataFrame
df_bert_train, df_bert_dev = train_test_split(df_bert_train, test_size=0.01)

print("訓練集前五行:")
print(df_bert_train.head())
print("驗證集前五行:")
print(df_bert_dev.head())
print("測試集前五行:")
print(df_bert_test.head())

資料儲存

最後，需要將分割好的訓練集、驗證集和測試集儲存為.tsv格式的檔案，以便於後續的BERT模型訓練。

# 儲存訓練集、驗證集和測試集為.tsv格式
df_bert_train.to_csv('../../bert/data/train.tsv', sep='\t', index=False, header=False)
df_bert_dev.to_csv('../../bert/data/dev.tsv', sep='\t', index=False, header=False)
df_bert_test.to_csv('../../bert/data/test.tsv', sep='\t', index=False, header=False)

這樣，就完成了資料的準備和分割，並儲存為適合BERT模型訓練的格式。接下來，可以開始進行BERT模型的訓練。

BERT模型的訓練和應用

在自然語言處理（NLP）領域中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種強大的語言模型，它可以用於各種NLP任務，例如文字分類別、情感分析和文字摘要。下面，我們將介紹如何訓練和應用BERT模型。

訓練BERT模型

要訓練BERT模型，首先需要準備好資料集。假設我們有一個名為cola.tsv的資料集，包含了文字和對應的標籤。然後，我們可以使用以下命令來訓練BERT模型：

python run_classifier.py --task_name=cola --do_train=true --do_eval=true --do_predict=true --data_dir=./data/ --vocab_file=./cased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt --bert_config_file=./cased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json --init_checkpoint=./cased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt --max_seq_length=128 --train_batch_size=32 --learning_rate=2e-5 --num_train_epochs=5.0 --output_dir=./bert_output/

這個命令會訓練BERT模型，並將模型儲存到bert_output目錄中。

應用BERT模型

訓練好BERT模型後，我們可以使用它來進行文字分類別任務。假設我們有一個名為test.tsv的測試資料集，包含了需要分類別的文字。然後，我們可以使用以下命令來進行分類別：

export TRAINED_MODEL_CKPT=./bert_output/model.ckpt-413
python run_classifier.py --task_name=cola --do_predict=true --data_dir=./data/ --vocab_file=./cased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt --bert_config_file=./cased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json --init_checkpoint=$TRAINED_MODEL_CKPT --max_seq_length=128 --output_dir=./bert_output/

這個命令會使用訓練好的BERT模型來進行分類別，並將結果儲存到bert_output目錄中。

文字摘要

除了文字分類別外，BERT模型也可以用於文字摘要。假設我們有一個名為body的文字，需要進行摘要。然後，我們可以使用以下程式碼來進行摘要：

from summarizer import Summarizer

body = """
Learning algorithms work on the basis that strategies, algorithms, and inferences that worked well in the past are likely to continue working well in the future....
"""

model = Summarizer()
result = model(body, min_length=60)
full = ".join(result)
print(full)

這個程式碼會使用BERT模型來進行文字摘要，並將結果印出。

圖表翻譯：

以下是使用Mermaid語法繪製的BERT模型架構圖：

  graph LR
    A[Input] --> B[Tokenizer]
    B --> C[Embedding]
    C --> D[Encoder]
    D --> E[Pooler]
    E --> F[Classifier]
    F --> G[Output]

這個圖表展示了BERT模型的架構，包括輸入、分詞、嵌入、編碼器、池化器、分類別器和輸出。

4.7 利用 BERT 進行問答系統

隨著自然語言處理（NLP）技術的進步，問答系統已經成為了一個重要的研究領域。早期的問答系統主要使用「詞袋」（bag-of-words）方法，需要開發人員事先設計好問題和答案。然而，這種方法在處理大型資料函式庫的查詢時遇到困難。目前，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已經成為 NLP 領域的一種重要技術，能夠有效地提高問答系統的效能。

安裝 Transformers 函式庫

首先，我們需要安裝 Transformers 函式庫，可以使用 pip 安裝：

pip install transformers

載入預訓練的 BERT 模型和分詞器

接下來，我們需要載入預訓練的 BERT 模型和分詞器：

import torch
from transformers import BertForQuestionAnswering, BertTokenizer

# 載入預訓練的 BERT 模型
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')

# 載入預訓練的 BERT 分詞器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')

定義問題和上下文

定義問題和上下文（body）為字串：

question = "什麼是機器學習？"
body = "機器學習演算法的工作原理是根據過去的經驗和資料，來預測未來的結果。..."

編碼問題和上下文

使用分詞器編碼問題和上下文：

encoding = tokenizer.encode_plus(text=question, text_pair=body)

提取輸入 ID 和 token 型別 ID

提取輸入 ID 和 token 型別 ID：

inputs = encoding['input_ids']
sentence_embedding = encoding['token_type_ids']

得到答案範圍的開始和結束分數

使用 BERT 模型得到答案範圍的開始和結束分數：

start_scores, end_scores = model(input_ids=torch.tensor([inputs]), token_type_ids=torch.tensor([sentence_embedding]), return_dict=False)

找到答案範圍的開始和結束索引

找到答案範圍的開始和結束索引：

start_index = torch.argmax(start_scores)
end_index = torch.argmax(end_scores)

圖表翻譯：

此圖示為 BERT 問答系統的工作流程，展示瞭如何使用預訓練的 BERT 模型和分詞器來回答問題。

  flowchart TD
    A[問題和上下文] --> B[編碼]
    B --> C[得到輸入 ID 和 token 型別 ID]
    C --> D[得到答案範圍的開始和結束分數]
    D --> E[找到答案範圍的開始和結束索引]
    E --> F[輸出答案]

內容解密：

此段程式碼展示瞭如何使用 BERT 模型和分詞器來回答問題。首先，載入預訓練的 BERT 模型和分詞器，然後定義問題和上下文。接下來，使用分詞器編碼問題和上下文，提取輸入 ID 和 token 型別 ID。然後，使用 BERT 模型得到答案範圍的開始和結束分數，找到答案範圍的開始和結束索引。最後，輸出答案。

量子電腦中的機器學習演算法

量子電腦的概念最早在20世紀80年代由物理學家和諾貝爾獎得主理查德·費曼提出。與傳統的「經典」電腦使用0或1的位元不同，量子電腦利用量子物理學的基本性質，依靠「量子位元」（qubit）進行運算。這項技術不僅是一項科技成就，還開啟了處理複雜計算任務的大門，這些任務超出了我們目前電腦的能力。

在20世紀初，所謂的「經典物理學」理論無法解釋某些觀察到的問題，因此必須重新制定和豐富這些理論。物理學在科學家的推動下首先演變成「新力學」，然後成為「波動力學」，最終發展為「量子力學」。量子力學是描述物質基本結構和微觀尺度上時間和空間中現象演化的數學和物理理論。量子力學的一個基本概念是「波粒二象性」。直到19世紀90年代，物理學家認為世界由兩種型別的物體或粒子組成：具有品質的物體（如電子、質子、中子和原子）和不具有品質的物體（如光子、波等）。對於當時的物理學家，這些粒子由不同的理論所支配，因此有兩種「物理學」理論來描述兩種不同型別的物體。

量子力學否認了這種二元對立，引入了「波粒二象性」的基本思想：物質粒子或波必須以相同的方式對待。這標誌著波動力學的誕生，波動力學幾年後將發展成為量子力學。量子力學的發展與許多偉大人物相關聯，如尼爾斯·波爾、保羅·狄拉克、阿爾伯特·愛因斯坦、維爾納·海森堡、馬克斯·普朗克、埃爾溫·薛丁格等。馬克斯·普朗克和阿爾伯特·愛因斯坦是第一批理解光能交換只能以「包」（而不是任何值）進行的人，這與只能一步一步（或多步）上樓梯，但不能在兩步之間的任何高度停留的階梯類別似。另外，阿爾伯特·愛因斯坦因其對能量交換量化方面的理論而於1921年獲得諾貝爾物理學獎，而不是因為相對論。

尼爾斯·波爾將普朗克和愛因斯坦對光的量子假設擴充套件到物質，提出了一個模型，該模型重現了氫原子的光譜。他因其原子模型而於1922年獲得諾貝爾物理學獎，該模型規定了光量子的行為。逐步地，發現了規則以計算原子、分子及其與光的相互作用的性質。從1925年到1927年，一系列作品：路易·德布羅意的波動力學，尤其是埃爾溫·薛丁格的波動力學，以及維爾納·海森堡、馬克斯·玻恩和帕斯卡·約旦的矩陣力學。這兩種力學從物理角度上被薛丁格統一，而從數學角度上被保羅·狄拉克統一。最終，保羅·狄拉克提出了這兩種力學的完整綜合或概括，即現在所謂的量子力學。量子力學的基本方程是薛丁格方程。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[經典物理] -->|發展|> B[波動力學]
    B -->|演化|> C[量子力學]
    C -->|基本方程|> D[薛丁格方程]
    D -->|描述|> E[物質基本結構]
    E -->|與|> F[時間和空間中現象演化]

內容解密：

上述內容介紹了量子電腦和量子力學的基本概念，包括波粒二象性和薛丁格方程。圖表展示了從經典物理到量子力學的發展過程，以及薛丁格方程在描述物質基本結構和時間空間中現象演化中的作用。

量子電腦的基本原理

在深入探討量子資訊理論之前，讓我們先回顧一下傳統電腦的運作原理和古典資訊理論。第一批二進位制電腦是在1940年代建造的，包括Colossus（1943）和ENIAC（1945）。ENIAC是第一臺完全電子化的電腦，可以重新程式設計以解決任何計算問題。

量子位元和超位置

在量子電腦中，量子位元（qubit）是基本的資訊單元，類別似於古典電腦中的位元。然而，量子位元具有超位置的性質，可以同時存在於0和1兩種狀態之間。這意味著一個量子位元可以代表無窮多個狀態，而不是隻有0和1兩種狀態。

量子狀態的表示

量子狀態可以用向量表示，在二維複數向量空間C²中，|0和|1是基礎向量：

|0= 1 0

|1= 0 1

任意向量可以用以下公式表示：

a|0+ b|1

其中a和b是複數。

量子電腦的優勢

量子電腦的優勢在於其可以同時處理多個狀態，這使得它們在某些計算任務中遠超於古典電腦。例如，在加密和解密方面，量子電腦可以快速地破解某些加密演算法，而古典電腦需要花費非常長的時間。

量子演算法的應用

量子演算法可以應用於多個領域，包括加密、最佳化、模擬等。例如，Shor演算法可以快速地因式分解大整數，而Grover演算法可以快速地搜尋一個未排序的資料函式庫。

未來，量子電腦可能會被應用於多個領域，包括材料科學、化學、生物學等。它們也可能會被用於解決一些複雜的計算問題，例如氣候模式的模擬、金融模型的最佳化等。然而，量子電腦的發展仍然面臨著許多挑戰，包括如何製造和控制量子位元、如何實作可擴充套件的量子電腦等。

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玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。