医疗问答检索任务的完整 Pipeline 示例

示例代码：

# 医疗问答检索任务完整 Pipeline 示例
# 包含训练数据、retrieval、评估三步from typing import Dict, List
from collections import defaultdict
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch.nn.functional as F# 模拟的语料库（corpus）
corpus = {"d1": "糖尿病是一种慢性病，需要控制饮食和规律运动。","d2": "高血压与钠摄入量有关，应减少食盐摄入。","d3": "血糖控制可以通过口服降糖药或胰岛素治疗。","d4": "冠心病患者应避免剧烈运动。"
}# 模拟的任务数据（包含训练和评估）
task_data = [{"query": "糖尿病患者如何控制血糖？","positive": ["d1", "d3"],"negative": ["d2", "d4"]},{"query": "高血压如何治疗？","positive": ["d2"],"negative": ["d1", "d3", "d4"]}
]# 假设我们加载一个分类模型（判断是否相关）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("textattack/bert-base-uncased-snli")
model.eval()# 检索函数：用模型判断每个 query 与文档是否相关
def query_retrieval(query: str, corpus: Dict[str, str]) -> Dict[str, float]:inputs = tokenizer([query] * len(corpus), list(corpus.values()), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)probs = F.softmax(outputs.logits, dim=-1)relevance_scores = probs[:, 1]  # 假设第1类是“相关”return {k: v.item() for k, v in zip(corpus.keys(), relevance_scores)}# 构造 retrieved_results（模拟模型推理）
retrieved_results = {}
for item in task_data:query = item["query"]retrieved_results[query] = query_retrieval(query, corpus)# 构造评估用的标准答案（Ground Truth）
relevant_docs = {item["query"]: set(item["positive"]) for item in task_data}# 简单评估：计算 Recall@2
def evaluate_recall(retrieved_results: Dict[str, Dict[str, float]], relevant_docs: Dict[str, set], k: int = 2):recalls = []for query, scores in retrieved_results.items():top_k_docs = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k]top_k_doc_ids = [doc_id for doc_id, _ in top_k_docs]num_hits = len(set(top_k_doc_ids) & relevant_docs[query])recall = num_hits / len(relevant_docs[query])print(f"Query: {query}\nTop-{k}: {top_k_doc_ids}\nRecall@{k}: {recall:.2f}\n")recalls.append(recall)avg_recall = sum(recalls) / len(recalls)print(f"Average Recall@{k}: {avg_recall:.2f}")# 评估
evaluate_recall(retrieved_results, relevant_docs, k=2)

输出结果：

这段代码是一个医疗问答检索任务的完整 Pipeline 示例，涵盖了以下三个核心功能：

---

✅ 功能一：构造模拟检索任务数据（corpus 与任务集）

作用：

• 模拟一个简单的检索场景，用于测试问答匹配系统的效果。

内容：

• corpus：构造一个小型文档库（4条医疗相关文本），每条文本用 d1, d2, … 编号。
• task_data：模拟用户查询，标注其相关文档（positive）和不相关文档（negative）。

🔎 示例：

task_data = [{"query": "糖尿病患者如何控制血糖？","positive": ["d1", "d3"],"negative": ["d2", "d4"]},

这表示：对这个 query，d1 和 d3 是相关文档。

---

✅ 功能二：基于句对分类模型进行检索匹配

作用：

• 使用一个现成的分类模型（比如 SNLI 领域的 BERT）来判断 query 和 每篇文档 的相关性打分。

核心函数：

def query_retrieval(query: str, corpus: Dict[str, str]) -> Dict[str, float]:

步骤详细解释：

1. Tokenizer 编码： query 与每个 corpus 文档形成句对，用 BERT 的 tokenizer 编码。
2. 模型推理： 输入模型做前向传播，得到每个句对的分类 logits。
3. Softmax 得分： 用 softmax 转换为概率，假设“相关”是第1类（probs[:, 1]）。
4. 返回结果： 返回一个字典，每个文档对应一个相关性得分。

🔎 示例：

{'d1': 0.85, 'd2': 0.12, 'd3': 0.78, 'd4': 0.09}

表示该 query 与 d1, d3 最相关。

---

✅ 功能三：评估模型效果（Recall@k）

作用：

• 检查模型检索的 top-k 结果中，有多少比例是标注为相关的文档。

评估函数：

def evaluate_recall(retrieved_results, relevant_docs, k=2)

步骤解释：

1. 提取 top-k： 对每个 query 按得分排序，取前 k 个文档。
2. 计算 Recall： Recall@k = (top-k 中相关文档数量) / (所有标注相关文档数量)
3. 打印和平均： 每个 query 的 Recall@k 打印出来，同时统计平均值。

🔄 总结：整个流程实现了什么？

步骤	描述
1️⃣ 数据准备	构造 query、文档、标注对
2️⃣ 检索	利用分类模型计算 query 与文档的相关性得分
3️⃣ 排序与评估	取 top-k 文档，计算 recall，衡量模型效果

下面对代码部分进行详细解释

从数据准备、检索到评估，我将按模块逐行详细解释。

---

一、导入库和模型

from typing import Dict, List
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch.nn.functional as F

含义说明：

• Dict, List: 类型注解，说明变量的数据结构。
• torch: PyTorch 深度学习库。
• transformers: HuggingFace 提供的 Transformers 模型接口。
• F.softmax: 用于将模型输出转为“概率”。

---

二、模拟语料库（corpus）

corpus = {"d1": "糖尿病是一种慢性病，需要控制饮食和规律运动。","d2": "高血压与钠摄入量有关，应减少食盐摄入。","d3": "血糖控制可以通过口服降糖药或胰岛素治疗。","d4": "冠心病患者应避免剧烈运动。"
}

含义：

• 这是一个简单的文档库，每个文档有个 id（如 d1），和一段医学相关的文本内容。

---

三、任务数据（模拟的训练/评估样本）

task_data = [{"query": "糖尿病患者如何控制血糖？","positive": ["d1", "d3"],"negative": ["d2", "d4"]},{"query": "高血压如何治疗？","positive": ["d2"],"negative": ["d1", "d3", "d4"]}
]

含义：

• 模拟用户提出的问题（query）。
• positive: 该问题对应的正确文档 id。
• negative: 与问题无关的文档 id。

例如：

• 问题：“糖尿病患者如何控制血糖？”

  • 正确答案文档：d1（控制饮食）和 d3（药物治疗）。
  • 错误文档：d2（高血压）和 d4（冠心病）。

---

四、加载预训练模型

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("textattack/bert-base-uncased-snli")
model.eval()

含义：

• 加载 BERT 模型（用于句子对判断：是否相关）。
• tokenizer: 把文本转成模型输入格式。
• model.eval(): 设置模型为评估模式，不进行梯度更新。

注意：这里用的模型是 snli 任务（自然语言推理），它学会了判断两个句子是否有关系，非常适合做句子对的匹配任务。

---

五、检索函数：判断 Query 和每篇文档是否相关

def query_retrieval(query: str, corpus: Dict[str, str]) -> Dict[str, float]:inputs = tokenizer([query] * len(corpus), list(corpus.values()), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)probs = F.softmax(outputs.logits, dim=-1)relevance_scores = probs[:, 1]  # 假设第1类是“相关”return {k: v.item() for k, v in zip(corpus.keys(), relevance_scores)}

详细解释：

• 输入：一个 query，比如“糖尿病怎么控制血糖？”
• 针对每个文档，都和 query 配成一个句子对（比如“糖尿病控制”和 d1 文本）。
• 使用 tokenizer 编码成批输入，送入模型。
• 得到模型对每个句子对的预测 logits，softmax 转为概率。
• probs[:, 1]: 取“相关”这个类别的概率，作为得分。

🔍 例子：

query = "糖尿病患者如何控制血糖？"
文档 d1 = "糖尿病是一种慢性病，需要控制饮食和规律运动。"
→ BERT 判断是否相关，输出一个概率，比如 0.88。

---

六、生成每个 Query 的检索结果

retrieved_results = {}
for item in task_data:query = item["query"]retrieved_results[query] = query_retrieval(query, corpus)

• 针对每个问题 query，调用上面定义的 query_retrieval，获取所有文档的相关性得分。

🔍 结果类似于：

{"糖尿病患者如何控制血糖？": {"d1": 0.88, "d2": 0.1, ...},...
}

---

七、构造标准答案（Ground Truth）

relevant_docs = {item["query"]: set(item["positive"]) for item in task_data}

• 把每个 query 的 positive 列表转成集合，作为真实相关文档。

---

八、评估：Recall@K

def evaluate_recall(retrieved_results: Dict[str, Dict[str, float]], relevant_docs: Dict[str, set], k: int = 2):recalls = []for query, scores in retrieved_results.items():top_k_docs = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k]top_k_doc_ids = [doc_id for doc_id, _ in top_k_docs]num_hits = len(set(top_k_doc_ids) & relevant_docs[query])recall = num_hits / len(relevant_docs[query])print(f"Query: {query}\nTop-{k}: {top_k_doc_ids}\nRecall@{k}: {recall:.2f}\n")recalls.append(recall)avg_recall = sum(recalls) / len(recalls)print(f"Average Recall@{k}: {avg_recall:.2f}")

详细解释：

• 对每个 query，从检索结果中取出得分最高的前 k 篇文档。
• 看这 k 篇文档里，有多少是正确答案（交集）。
• Recall 计算方式：命中的正例数 / 实际正例数
• 最后输出平均 Recall。

🔍 例子：

Query: 糖尿病如何控制血糖？
Top-2: ["d3", "d1"]  # 全部命中
Recall@2 = 2 / 2 = 1.00

---

九、运行评估

evaluate_recall(retrieved_results, relevant_docs, k=2)

会输出类似：

Query: 糖尿病患者如何控制血糖？
Top-2: ['d3', 'd1']
Recall@2: 1.00Query: 高血压如何治疗？
Top-2: ['d2', 'd4']
Recall@2: 1.00Average Recall@2: 1.00

---

总结：整个流程干了什么？

1. 定义语料库和训练样本
2. 用 BERT 模型对 query 和文档进行配对判断
3. 打分并选出相关文档
4. 根据真实正例，计算 Recall@K 评估效果