Github参考代码：https://github.com/edmondchensj/ChineseQA-with-BERT
https://zhuanlan.zhihu.com/p/333682032
数据集来源于DuReader Dataset，即百度经验上的问答，在上述链接中提供下载方式。
感谢作者提供的代码。
1、数据集处理
（1）首先数据集格式需要转为 SQuAD数据集格式，SQuAD数据集介绍参考。https://blog.csdn.net/m0_45478865/article/details/106568237。
（2）然后将每条数据转换为样本example字典，包含qas_id、question_text、doc_tokens（答案的切词结果）。模型使用过程中进一步转换为bert所需要的特征。
2、Bert机器问答模型训练
（1）根据样本example构建模型输入，包括 input_ids、input_mask、segment_ids、 start_positions、 end_positions。其中input_ids为输入文本的切词编号，这个输入文本是一个完整的bert输入，格式为“[CLS]问题文本[SEP]答案文本[SEP]填充文本”，设置总长度上限为384，那么input_ids的维度为（B，L），L=384。input_mask（B，L）是input_ids的掩模，由于区分输入文本在长度不足384时的实际长度。segment_ids（B，L）用于区分输入文本的每个字所属的文本，这个属于问题文本为0，属于答案文本为1，属于填充文本也为0。start_positons（B）、end_positions（B）为答案文本在输入文本中的起止索引。
（2）将上述数据输入到BertForQuestionAnswering模型，这个模型是由pytorch bert默认定义的由一个基础的bert模型和一个全连接层组成。这里bert预训练模型选择的是bert-base-chinsese模型，该模型隐藏维度为768。输入数据经bert处理之后的维度为（B，L，768）。全连接层的为Linear（384,2），那么输出进一步转换为（B，L， 2）。这两个维度可以理解为答案在阅读文本中的起止位置。进一步表示为起始位置模型结果为start_logits（B，L），结束位置模型结果为end_logits。
（3）损失函数计算：模型损失包含起始位置损失和结束位置损失。起始位置损失是start_positions和start_logits的交叉熵损失；结束位置损失是end_positions和end_logits的交叉损失。总的损失为二者的平均值。
3、Bert机器问答模型推理
（1）数据输入类似训练（1），但是输入不再需要start_positions和end_positions。
（2）类似训练步骤（2），模型不再输出损失结果，而是直接输出start_logits和end_logits。通常分类时会取最大值所对应的类别为最终结果。这里作者选取了N个最大值作为备选结果，N=20，即分别从start_logits和end_logits选出20个最大值，并记录他们的位置索引。
（3）对所有的start_logits和end_logits进行遍历，每遍历一次，根据其位置索引得到模型输出的答案文本，同时用start_logit与end_logit的和作为预测结果的概率。
（4）对（3）中的结果按照概率从大到小进行排列，并设置阈值，即可得到模型最终预测的答案文本。
4、部分变量理解
orig_to_tok_index：原始答案的个数。
tok_to_orig_index：token每个字符属于第几个答案。
all_doc_tokens：所有文字的token。
token_to_ori_map：字典，标注字符属于第几个答案。
token_is_max_content：表示字符当前是否处于住家的截取片段。
