brunneis/chatbot-dispatcher

brunneis
Pregunta y respuesta

El modelo `chatbot-dispatcher` basado en `brunneis` está disponible en Hugging Face. Este modelo está diseñado para responder preguntas utilizando la tecnología de Transformers y TensorFlow. Es compatible con los endpoints de inferencia. La biblioteca principal utilizada para este modelo es `transformers` y el modelo se entrena específicamente para la tarea de `respuesta a preguntas`. Está basado en `xlm-roberta` y distribuido bajo la licencia MIT.

Como usar

Para utilizar el modelo, puedes probarlo con el siguiente ejemplo en algún entorno compatible:

{
    "text": "Where do I live?",
    "context": "My name is Wolfgang and I live in Berlin"
}
{
    "text": "Where do I live?",
    "context": "My name is Sarah and I live in London"
}
{
    "text": "What's my name?",
    "context": "My name is Clara and I live in Berkeley."
}
{
    "text": "Which name is also used to describe the Amazon rainforest in English?",
    "context": "The Amazon rainforest (Portuguese: Floresta Amazônica or Amazônia; Spanish: Selva Amazónica, Amazonía or usually Amazonia; French: Forêt amazonienne; Dutch: Amazoneregenwoud), also known in English as Amazonia or the Amazon Jungle, is a moist broadleaf forest that covers most of the Amazon basin of South America. This basin encompasses 7,000,000 square kilometres (2,700,000 sq mi), of which 5,500,000 square kilometres (2,100,000 sq mi) are covered by the rainforest. This region includes territory belonging to nine nations. The majority of the forest is contained within Brazil, with 60% of the rainforest, followed by Peru with 13%, Colombia with 10%, and with minor amounts in Venezuela, Ecuador, Bolivia, Guyana, Suriname and French Guiana. States or departments in four nations contain "Amazonas" in their names. The Amazon represents over half of the planet's remaining rainforests, and comprises the largest and most biodiverse tract of tropical rainforest in the world, with an estimated 390 billion individual trees divided into 16,000 species."
}

Funcionalidades

Transformers
TensorFlow
XLM-Roberta
Endpoints de Inferencia
Modelo de Respuesta a Preguntas
Licencia MIT

Casos de uso

Responder preguntas basadas en contextos especificados
Proveer respuestas precisas en escenarios de atención al cliente
Automatización de diálogos en chatbots
Asistir en búsquedas de información basadas en textos específicos