一个基于Transformer模型的中文问答系统926.1

这个代码实现了一个基于Transformer模型的中文问答系统。以下是代码的主要功能和可能的完善方向：

主要功能

1. 数据处理：代码首先定义了处理中文文本的函数，包括分词、构建词汇表、将句子转换为张量等。
2. 数据加载：从.jsonl或.json文件中加载问题和答案数据，并进行数据增强。
3. 模型定义：定义了Transformer模型，包括编码器、解码器和位置编码。
4. 训练过程：使用PyTorch进行模型训练，包括动态调整批处理大小和隐藏层大小以适应GPU内存限制。
5. 预测功能：实现了一个预测函数，用于生成对输入问题的答案。
6. 图形界面：使用Tkinter创建了一个简单的图形用户界面，用户可以输入问题并查看生成的答案。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import random
import tkinter as tk
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import json
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
from nltk.translate.bleu_score import corpus_bleu
from rouge import Rouge

# 特殊标记
PAD_TOKEN = "<PAD>"
UNK_TOKEN = "<UNK>"
SOS_TOKEN = "<SOS>"
EOS_TOKEN = "<EOS>"

# 中文词汇表和索引映射
word2index = {
   PAD_TOKEN: 0, UNK_TOKEN: 1, SOS_TOKEN: 2, EOS_TOKEN: 3}
index2word = {
   0: PAD_TOKEN, 1: UNK_TOKEN, 2: SOS_TOKEN, 3: EOS_TOKEN}

# 使用 jieba 进行中文分词
def tokenize_chinese(sentence):
    tokens = jieba.lcut(sentence)
    return tokens

# 构建词汇表
def build_vocab(sentences):
    global word2index, index2word
    vocab_size = len(word2index)
    for sentence in sentences:
        for token in tokenize_chinese(sentence):
            if token not in word2index:
                word2index[token] = vocab_size
                index2word[vocab_size] = token
                vocab_size += 1
    return vocab_size

# 将句子转换为张量
def sentence_to_tensor(sentence, max_length=50):
    tokens = tokenize_chinese(sentence)
    indices = [word2index.get(token, word2index[UNK_TOKEN]) for token in tokens]
    indices = [word2index[SOS_TOKEN]] + indices + [word2index[EOS_TOKEN]]
    indices += [word2index[PAD_TOKEN]] * (max_length - len(indices))
    return torch.tensor(indices, dtype=torch.long), len(indices)

# 读取 .jsonl 和 .json 文件中的数据
def load_data(file_path):
    if file_path.endswith('.jsonl'):
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            lines = [json.loads(line) for line in f.readlines()]
    elif file_path.endswith('.json'):
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            lines = json.load(f)
    else:
        raise ValueError("不支持的文件格式。请使用 .jsonl 或 .json。")
    
    questions = [line['question'] for line in lines]
    answers = [random.choice(line['human_answers'] + line['chatgpt_answers']) for line in lines]
    return questions, answers

# 数据增强函数
def data_augmentation(sentence):
    tokens = tokenize_chinese(sentence)
    augmented_sentence = []
    # 随机插入
    if random.random() < 0.1:
        insert_token = random.choice(list(word2index.keys())[4:])  # 避免插入特殊标记
        insert_index = random.randint(0, len(tokens))
        tokens.insert(insert_index, insert_token)
    # 随机删除
    if random.random() < 0.1 and len(tokens) > 1:
        delete_index = random.randint(0, len(tokens) - 1)
        del tokens[delete_index]
    # 随机交换
    if len(tokens) > 1 and random.random() < 0.1:
        index1, index2 = random.sample(range(len(tokens)), 2)
        tokens[index1], tokens[index2] = tokens[index2], tokens[index1]
    # 同义词替换
    if random.random() < 0.1:
        for i in range(len(tokens)):
            if random.random() < 0.1:
                synonyms = get_synonyms(tokens[i])
                if synonyms:
                    tokens[i] = random.choice(synonyms)
    # 语义保持的句子重写
    if random.random() < 0.1:
        tokens = rewrite_sentence(tokens)
    augmented_sentence = ''.join(tokens)
    return augmented_sentence

# 获取同义词
def get_synonyms(word):
    # 这里可以使用外部库或API来获取同义词
    return []

# 语义保持的句子重写
def rewrite_sentence(tokens):
    # 这里可以使用外部库或API来进行句子重写
    return tokens

# 定义数据集
class ChatDataset(Dataset):
    def __init__(self, questions, answers):
        self.questions = questions
        self.answers = answers

    def __len__(self):
        return len