基于百度webqa与dureader数据集训练的Albert Large QA模型

• 百度WebQA 1.0数据集
• 百度Dureader数据集

整理后形成类似squad数据集的形式，包含训练数据705139条，验证数据69638条。基于google提供的albert chinese large模型进行finetune。最终f1约0.7

• 参数
  • learning_rate 1e-5
  • max_seq_length 512
  • max_query_length 50
  • max_answer_length 300
  • doc_stride 256
  • num_train_epochs 2
  • warmup_steps 1000
  • per_gpu_train_batch_size 8
  • gradient_accumulation_steps 3
  • n_gpu 2 (Nvidia Tesla P100)

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, BertTokenizer

model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('./model/albert-chinese-large-qa')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./model/albert-chinese-large-qa')

# or use transformers repo
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('wptoux/albert-chinese-large-qa')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('wptoux/albert-chinese-large-qa')

transformers实现的SquadExample类缺乏对中文的支持，导致其推理结果会存在问题，所以Metric中的F1和Exact会比真实结果低。但是这个不会影响到训练。