BSC-LT/roberta-large-bne-sqac

Para usar este modelo en una aplicación de Preguntas y Respuestas, primero debe cargarse usando la biblioteca transformers de Hugging Face. Aquí tienes un ejemplo en Python:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
import torch

# Cargar el tokenizador y el modelo
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BSC-LT/roberta-large-bne-sqac")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("BSC-LT/roberta-large-bne-sqac")

# Definir pregunta y contexto
question = "¿Quién inventó el submarino?"
context = "Isaac Peral fue un murciano que inventó el submarino"

# Tokenizar entrada
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors="pt")

# Obtener respuestas
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
start_logits = outputs.start_logits
end_logits = outputs.end_logits

# Obtener el índice de la palabra de inicio y fin de la respuesta
start_index = torch.argmax(start_logits)
end_index = torch.argmax(end_logits)

# Convertir índices de palabras a tokens y luego a texto
tokens = inputs.input_ids[0][start_index:end_index+1]
answer = tokenizer.decode(tokens)
print(f"Respuesta: {answer}")