hongzoh/roberta-large-qa-korquad-v2
hongzoh
Pregunta y respuesta
hongzoh/roberta-large-qa-korquad-v2 es un modelo disponible en Hugging Face diseñado para responder preguntas (Question Answering) con la arquitectura de transformers, utilizando PyTorch y basado en RoBERTa. Este modelo es compatible con los Endpoints de Inferencia y está relacionado con la región de EE.UU.
Como usar
Puedes usar este modelo para responder preguntas contextuales. Ejemplos de datos de entrada y su contexto:
{
"text": "Where do I live?",
"context": "My name is Wolfgang and I live in Berlin"
}
Ejemplo de salida: Berlin
{
"text": "What's my name?",
"context": "My name is Clara and I live in Berkeley."
}
Ejemplo de salida: Clara
{
"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..."
}
Ejemplo de salida: Amazonia
Funcionalidades
- Transformers
- PyTorch
- RoBERTa
- Question Answering
- Compatible con Endpoints de Inferencia
- Región: EE.UU
Casos de uso
- Responder preguntas basadas en un contexto proporcionado.
- Obtener información específica de textos largos.
- Implementación en sistemas de asistencia personal o chatbots para preguntas y respuestas contextuales.