dccuchile/albert-base-10-spanish-finetuned-qa-tar
dccuchile
Pregunta y respuesta
Modelo ALBERT base en español finamente ajustado para QA (Question Answering). Este modelo está diseñado para responder preguntas basándose en el contexto proporcionado en español.
Como usar
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('dccuchile/albert-base-10-spanish-finetuned-qa-tar')
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('dccuchile/albert-base-10-spanish-finetuned-qa-tar')
question, text = "¿Dónde vivo?", "Mi nombre es Wolfgang y vivo en Berlín"
inputs = tokenizer(question, text, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
answer_start_scores, answer_end_scores = outputs.start_logits, outputs.end_logits
answer_start = torch.argmax(answer_start_scores)
answer_end = torch.argmax(answer_end_scores) + 1
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][answer_start:answer_end]))
print(f'Respuesta: {answer}')
Funcionalidades
- Pregunta-respuesta
- Transformers
- Compatible con PyTorch
- ALBERT
- Compatible con Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Responder preguntas en español
- Asistentes virtuales
- Chatbots
- Sistemas de soporte al cliente