问答系统 - 使用BERT或DrQA模型在SQuAD数据集上构建问答系统。

在本篇博客中，我们将介绍如何使用BERT或DrQA模型在SQuAD数据集上构建问答系统。SQuAD是一个基于文本的问答数据集，其中包含数千个问题及其对应的答案，我们可以利用这个数据集训练问答系统。

我们将首先介绍SQuAD数据集的结构和内容，然后解释BERT和DrQA模型的原理，并展示如何在Python中实现它们。最后，我们将演示如何在SQuAD数据集上训练和测试我们的问答系统，并展示一些示例输出。

SQuAD数据集：

SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）是一个基于文本的问答数据集，包含大量的问题和它们对应的答案，这些答案都来自于一个给定的文本段落。该数据集包含超过100,000个问答对，并覆盖了各种主题和难度级别。SQuAD数据集通常被用来评估问答系统的性能。

SQuAD数据集的格式如下：

{
    "data": [
        {
            "title": "Super_Bowl_50",
            "paragraphs": [
                {
                    "context": "Super Bowl 50 was an American football game...",
                    "qas": [
                        {
                            "question": "What day was the game played on?",
                            "id": "56be4db0acb8001400a502ec",