PlanTL-GOB-ES/roberta-base-bne-sqac

PlanTL-GOB-ES
Pregunta y respuesta

El modelo roberta-base-bne-sqac es un modelo de Question Answering (QA) para el idioma español afinado a partir del modelo roberta-base-bne, un modelo base de RoBERTa preentrenado utilizando el corpus más grande de español conocido hasta la fecha, con un total de 570GB de texto limpio y deduplicado, procesado para este trabajo y compilado a partir de rastreos web realizados por la Biblioteca Nacional de España (BNE) desde 2009 hasta 2019.

Como usar

from transformers import pipeline
nlp = pipeline("question-answering", model="PlanTL-GOB-ES/roberta-base-bne-sqac")
text = "¿Dónde vivo?"
context = "Me llamo Wolfgang y vivo en Berlin"
qa_results = nlp(text, context)
print(qa_results)

Funcionalidades

Modelo afinado para responder preguntas (Question Answering) en español
Preentrenado con 570GB de texto en español de la Biblioteca Nacional de España
Utiliza la librería Transformers de Hugging Face
Compatible con PyTorch
Optimizado para uso con el corpus SQAC (Spanish Question Answering Corpus)
Evaluado con un puntaje F1 de 0.7923

Casos de uso

Respuesta a preguntas específicas en español.
Rastrear y procesar información de grandes colecciones de texto en español.
Integración en sistemas de atención al cliente para responder preguntas frecuentes.
Desarrollo de aplicaciones que requieran respuestas automáticas a preguntas en español.