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