问答模型训练(二)——数据预处理

到目前为止，问答模型的代码已经全部写完并可以跑通啦，所以此篇以及后续的n篇里，内容会集中在复盘+细节修正上。

服务器选择

paddlepaddle和paddlenlp已经在自己的电脑上配置完成，但由于个人PC算力有限，在AI Studio上使用模拟我的8G CPU无GPU的环境进行模型训练时，无论如何调节batchsize，内存始终溢出。为了模型训练的效果，最终还是选择了在AI Studio上对模型进行训练。

同样，后续使用模型进行预测时，在数据预处理过程以及后续预测过程都出现了内存溢出的情况，因此拟用AI Studio作为服务器进行后续的预测。

数据集加载

PaddleNLP已经内置SQuAD，CMRC等中英文阅读理解数据集，使用paddlenlp.datasets.load_dataset()API即可一键加载。参考实例加载的是DuReaderRobust中文阅读理解数据集。由于DuReaderRobust数据集采用SQuAD数据格式，InputFeature使用滑动窗口的方法生成，即一个example可能对应多个InputFeature。

答案抽取任务即根据输入的问题和文章，预测答案在文章中的起始位置和结束位置。

由于文章加问题的文本长度可能大于max_seq_length，答案出现的位置有可能出现在文章最后，所以不能简单的对文章进行截断。

那么对于过长的文章，则采用滑动窗口将文章分成多段，分别与问题组合。再用对应的tokenizer转化为模型可接受的feature。doc_stride参数就是每次滑动的距离。滑动窗口生成InputFeature的过程如下图：

对代码进行修改以适配我们的任务

参考示例中通过在线下载DuReaderRobust中文阅读理解数据集对模型进行训练。但该数据获取方法无法适配我们的任务。
我们的问答模型需要更灵活的对query和context进行读取，因此首先要将数据集读取的方式由在线下载改为本地

Dureader_robust下载链接

数据处理

原始数据格式：

{
	'documents': [{
			'is_selected': True or Flase,
			'title': ' String',
			'paragraphs':[ ' String', ' String', ' String'
			]
		},
		{
			'is_selected': True or Flase,
			'title': ' String',
			'paragraphs':[ ' String', ' String', ' String'
			]
		}
	],
	'answers': [' String', ' String', ' String'
	],
	'question’: ‘String',
	'question_type': DESCRIPTION or ENTITY or YESNO,
	'fact_or_opinion': FACT or OPINION,
	'question_id': 191572
}
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在这一步时出现了很多bug，绕了很多弯路

因为既想采用dureader_robust提供的特征提取方法，又需要使用本地的数据进行训练和预测，因此要在第一步时就将数据处理成与下载的数据相同的格式。

从json文件读取数据

def read(data_path):
    """This function returns the examples in the raw (text) form."""
    key = 0
    with open(data_path, encoding="utf-8") as f:
        durobust = json.load(f)
        for article in durobust["data"]:
            title = article.get("title", "")
            for paragraph in article["paragraphs"]:
                context = paragraph[
                    "context"]  # do not strip leading blank spaces GH-2585
                for qa in paragraph["qas"]:
                    answer_starts = [
                        answer["answer_start"]
                        for answer in qa.get("answers", '')
                    ]
                    answers = [
                        answer["text"] for answer in qa.get("answers", '')
                    ]
                    # Features currently used are "context", "question", and "answers".
                    # Others are extracted here for the ease of future expansions.
                    yield key, {
                        "id": qa["id"],
                        "title": title,
                        "context": context,
                        "question": qa["question"],
                        "answers": answers,
                        "answer_starts": answer_starts,
                    }
                    key += 1
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