引言
自然语言理解（NLU）是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。问答系统是NLU的一个典型应用，广泛应用于智能助手、客服机器人等领域。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个简单的自然语言理解与问答系统，并提供详细的代码示例。
所需工具
- Python 3.x
- TensorFlow 或 PyTorch（本文以TensorFlow为例）
- Transformers（用于预训练模型）
- Flask（用于构建Web应用）
- SQLite（用于数据存储）
步骤一：安装所需库
首先，我们需要安装所需的Python库。可以使用以下命令安装：
代码语言：javascript复制pip install tensorflow transformers flask sqlite3步骤二：加载预训练模型
我们将使用Transformers库中的预训练模型（如BERT）进行自然语言理解。以下是加载预训练模型的代码：
代码语言：javascript复制from transformers import BertTokenizer, TFBertModel
# 加载预训练的BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 示例：对输入文本进行分词和编码
input_text = "What is natural language understanding?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='tf')
print(inputs)步骤三：构建问答系统
我们将使用BERT模型进行问答系统的构建。以下是模型定义的代码：
代码语言：javascript复制import tensorflow as tf
class QuestionAnsweringModel(tf.keras.Model):
def __init__(self, bert_model):
super(QuestionAnsweringModel, self).__init__
