QnAMentalHealthNLP
mihsan2903
Pregunta y respuesta
QnAMentalHealthNLP es un modelo de Preguntas y Respuestas enfocado en la salud mental, utilizando la biblioteca Transformers y basado en la arquitectura de roberta. El modelo puede responder a preguntas específicas utilizando contextos proporcionados y es compatible con Inferencia Endpoints.
Como usar
El modelo QnAMentalHealthNLP puede ser utilizado proporcionando un contexto y una pregunta específica. Aquí hay ejemplos de cómo usar el modelo:
Ejemplo 1:
- Pregunta: ¿Dónde vivo?
- Contexto: Mi nombre es Wolfgang y vivo en Berlín.
Ejemplo 2:
- Pregunta: ¿Dónde vivo?
- Contexto: Mi nombre es Sarah y vivo en Londres.
Ejemplo 3:
- Pregunta: ¿Cuál es mi nombre?
- Contexto: Mi nombre es Clara y vivo en Berkeley.
Ejemplo 4:
- Pregunta: ¿Qué nombre también se usa para describir la selva amazónica en inglés?
- Contexto: La selva amazónica (portugués: Floresta Amazônica o Amazônia; español: Selva Amazónica, Amazonía o usualmente Amazonia; francés: Forêt amazonienne; neerlandés: Amazoneregenwoud), también conocida en inglés como Amazonia o la Selva del Amazonas, es un bosque húmedo de hoja ancha que cubre la mayor parte de la cuenca del Amazonas en América del Sur. Esta cuenca abarca 7,000,000 kilómetros cuadrados (2,700,000 mi²), de los cuales 5,500,000 kilómetros cuadrados (2,100,000 mi²) están cubiertos por la selva. Esta región incluye territorios pertenecientes a nueve naciones. La mayor parte del bosque se encuentra en Brasil, con el 60% de la selva, seguido de Perú con el 13%, Colombia con el 10%, y con cantidades menores en Venezuela, Ecuador, Bolivia, Guyana, Surinam y la Guayana Francesa. Estados o departamentos en cuatro naciones contienen "Amazonas" en sus nombres. La Amazonia representa más de la mitad de las selvas tropicales restantes del planeta y comprende la mayor y más biodiversa extensión de selva tropical en el mundo, con un estimado de 390 mil millones de árboles individuales divididos en 16,000 especies.
Funcionalidades
- Modelo de Preguntas y Respuestas
- Basado en Transformers y roberta
- Compatible con Safetensors
- Compatible con Inferencia Endpoints
- Desarrollado para la región de EE. UU.
Casos de uso
- Responder preguntas específicas basadas en el contexto proporcionado
- Aplicaciones en salud mental para obtener respuestas rápidas y contextualmente relevantes
- Investigaciones y estudios psicológicos
- Sistemas de atención al cliente en el ámbito de la salud