mohsenfayyaz/albert-fa-base-v2_pquad_and_persian_qa
mohsenfayyaz
Pregunta y respuesta
Este modelo está basado en ALBERT y se ha entrenado en los conjuntos de datos pquad y persian_qa. Es un modelo de respuesta a preguntas diseñado para entender y generar respuestas a preguntas tanto en inglés como en persa.
Como usar
Para usar este modelo, puedes integrar la librería de Transformers y usar el siguiente código de ejemplo:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model_name = 'mohsenfayyaz/albert-fa-base-v2_pquad_and_persian_qa'
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
question, text = "¿Dónde vivo?", "Mi nombre es Wolfgang y vivo en Berlín"
inputs = tokenizer(question, text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
start_positions = outputs.start_logits.argmax()
end_positions = outputs.end_logits.argmax()
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][start_positions:end_positions+1]))
print(answer) # Berlín
Funcionalidades
- Respuesta a preguntas
- Basado en ALBERT
- Compatible con PyTorch
- Compatible con Transformers
- Compatible con Inference Endpoints
Casos de uso
- Responder preguntas en inglés y persa
- Mejorar el soporte al cliente mediante chatbots
- Extraer información relevante de textos largos