hongzoh/roberta-large-qa-korquad-v2

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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.