nuri/i-manual-longformer

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Pregunta y respuesta

Large description including main features and funcionalidades del Longformer, destacando su capacidad para el procesamiento de lenguaje natural (NLP), particularmente en tareas de preguntas y respuestas. El modelo utiliza la biblioteca de transformers y PyTorch, y es adecuado para su implementación en puntos finales de inferencia dedicados.

Como usar

Cómo usar el modelo:

{
  "auto_model": "AutoModelForQuestionAnswering",
  "pipeline_tag": "question-answering",
  "processor": "AutoTokenizer"
}

Ejemplos de uso:

{
  "text": "¿Dónde vivo?",
  "context": "Mi nombre es Wolfgang y vivo en Berlín"
},
{
  "text": "¿Dónde vivo?",
  "context": "Mi nombre es Sarah y vivo en Londres"
},
{
  "text": "¿Cuál es mi nombre?",
  "context": "Mi nombre es Clara y vivo en Berkeley."
}
{
  "text": "¿Qué nombre también se usa para describir la selva amazónica en inglés?",
  "context": "La selva amazónica (portugués: Floresta Amazônica o Amazônia; español: Selva Amazónica, Amazonía o usualmente Amazonia; francés: Forêt amazonienne; holandés: Amazoneregenwoud), también conocida en inglés como Amazonia o la Amazon Jungle, es un bosque húmedo de frondosas 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 millas cuadradas), de los cuales 5,500,000 kilómetros cuadrados (2,100,000 millas cuadradas) están cubiertos por la selva. Esta región incluye territorio de nueve naciones. La mayoría del bosque está contenido en Brasil, con el 60% de la selva, seguido por Perú con el 13%, Colombia con el 10%, y con cantidades menores en Venezuela, Ecuador, Bolivia, Guyana, Surinam y Guayana Francesa. Estados o departamentos en cuatro naciones llevan 'Amazonas' en sus nombres. El Amazonas representa más de la mitad de las selvas tropicales restantes del planeta y comprende la extensión más grande y biodiversa de bosque tropical en el mundo, con un estimado de 390 mil millones de árboles individuales divididos en 16,000 especies."
}

Funcionalidades

Transformers
PyTorch
Longformer
Preguntas y Respuestas
Puntos finales de inferencia
Compatibilidad con licencia MIT
Región: US

Casos de uso

Respuesta a preguntas contextuales
Análisis de textos extensos
Extracciones de información en grandes corpus de texto
Aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP)