bert-base-german-cased-finetuned-squad
princetyagi
Pregunta y respuesta
Este modelo es una versión ajustada de bert-base-german-cased en el conjunto de datos germanquad. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida (Loss): 2.6468.
Como usar
Para usar este modelo, puedes cargarlo usando la biblioteca Transformers de Hugging Face. Aquí tienes un ejemplo de uso en código Markdown:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
import torch
model_name = 'princetyagi/bert-base-german-cased-finetuned-squad'
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
question = "Tu pregunta aquí"
context = "El contexto de donde se extraerá la respuesta"
inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
start_scores = outputs.start_logits
end_scores = outputs.end_logits
all_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'].numpy().tolist()[0])
answer = ' '.join(all_tokens[torch.argmax(start_scores): torch.argmax(end_scores)+1])
print(f"Respuesta: {answer}")
Funcionalidades
- Responde a preguntas
- Transformadores (Transformers)
- Soporte para PyTorch
- Integración con TensorBoard
Casos de uso
- Buscar respuestas a preguntas en documentos en alemán
- Sistemas de atención al cliente automatizados en alemán
- Análisis de datos y extracción de información de textos en alemán