最近在学习研发QA系统，本人单纯想记录一下。项目源码和思路主要参考知乎专栏：

PyTorch搭建聊天机器人（一）词表与数据加载器 - 知乎

PyTorch搭建聊天机器人（二）定义seq2seq网络前向逻辑 - 知乎

PyTorch搭建聊天机器人（三）训练与评估 - 知乎

        知乎大佬的思路还是很清晰的。词表和数据加载器使用的数据集本人改用json格式的sogou和web的数据集，这个数据还需要自己处理一下，有些问题没有答案，但是有问答的相关信息（这个文本太长了），为了方便训练，而筛除没有答案的问题，然后做好标签。

 json数据获取

#读取json文件内容
sogou_data = json.load(open("qa_datasets/SogouQA.json", 'r', encoding='utf-8'))
web_data = json.load(open("qa_datasets/WebQA.json", 'r', encoding='utf-8')) 
question_list = []
answer_list = []
#获取json字段的相应内容
for i in range(len(sogou_data)):
    if sogou_data[i]['passages'][0]['answer'] != "":
        question_str = ""
        answer_str = ""
        for j in range(len(sogou_data[i]['question'])):
            question_str += sogou_data[i]['question'][j] + " "
        question_list.append(question_str)
        for j in range(len(sogou_data[i]['passages'][0]['answer'])):
            answer_str += sogou_data[i]['passages'][0]['answer'][j] + " "
        answer_list.append(answer_str)
for i in range(len(web_data)):
    if web_data[i]['passages'][0]['answer'] != "":
        question_str = ""
        answer_str = ""
        for j in range(len(web_data[i]['question'])):
            question_str += web_data[i]['question'][j] + " "
        question_list.append(question_str)
        for j in range(len(web_data[i]['passages'][0]['answer'])):
            answer_str += web_data[i]['passages'][0]['answer'][j] + " "
        answer_list.append(answer_str)
for i in range(len(question_list)):
    self.addSentence(question_list[i].strip())
    self.addSentence(answer_list[i].strip())
    pairs.append([question_list[i], answer_list[i]])

词表和数据加载器和参考知乎大佬的源代码！