dikyrest/xlm-roberta-quran-qa
dikyrest
Pregunta y respuesta
dikyrest/xlm-roberta-quran-qa es un modelo alojado en Hugging Face, diseñado para la tarea de respuesta a preguntas (question-answering).
Como usar
Para utilizar este modelo, puedes seguir el siguiente ejemplo de uso con la biblioteca Transformers de Hugging Face:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
import torch
model_name = 'dikyrest/xlm-roberta-quran-qa'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
question, text = "Where do I live?", "My name is Wolfgang and I live in Berlin"
inputs = tokenizer(question, text, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][answer_start:answer_end]))
print(f'Answer: {answer}')
Funcionalidades
- Respuesta a preguntas (question-answering)
- Biblioteca de Transformers
- Compatible con TensorBoard
- Compatible con Safetensors
- Basado en xlm-roberta
- Compatible con Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Respuestas a preguntas basadas en contexto proporcionado
- Aplicaciones en dominios donde se necesite extraer información específica de textos grandes
- Asistentes virtuales y chatbots que pueden proporcionar respuestas precisas a preguntas específicas