deepset/gelectra-base-germanquad-distilled
deepset
Pregunta y respuesta
Modelo de preguntas y respuestas en Alemán basado en el modelo gelectra-base. El modelo fue entrenado utilizando el dataset GermanQuAD, un nuevo conjunto de datos en Alemán que fue anotado manualmente y publicado en línea. El conjunto de datos de entrenamiento tiene anotaciones unidireccionales y contiene 11,518 preguntas y 11,518 respuestas. El conjunto de datos de prueba está anotado de manera tridireccional y contiene 2,204 preguntas, con un total de 6,536 respuestas después de eliminar 76 respuestas incorrectas. El modelo utiliza la característica de destilación de Haystack y el modelo maestro utilizado para el entrenamiento fue deepset/gelectra-large-germanquad.
Como usar
# Para usar este modelo, puede cargarlo y ejecutarlo con Hugging Face Transformers y PyTorch:
from transformers import pipeline
qa_pipeline = pipeline('question-answering', model='deepset/gelectra-base-germanquad-distilled')
context = 'Tu contexto aquí'
question = 'Tu pregunta aquí'
result = qa_pipeline({'context': context, 'question': question})
print(f"Respuesta: {result['answer']}")
Funcionalidades
- Anotaciones unidireccionales en el conjunto de datos de entrenamiento
- Anotaciones tridireccionales en el conjunto de datos de prueba
- Utiliza la característica de destilación de Haystack
- Modelo maestro: deepset/gelectra-large-germanquad
Casos de uso
- Responder preguntas en Alemán
- Aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural específicas de la industria
- Sistemas de preguntas y respuestas a gran escala