ukrainian-qa
robinhad
Pregunta y respuesta
Este modelo es una versión ajustada de ukr-models/xlm-roberta-base-uk en el conjunto de datos UA-SQuAD. Este modelo está diseñado para responder preguntas (question-answering). Se ha entrenado utilizando el conjunto de datos UA-SQuAD, una colección de preguntas y respuestas en ucraniano. El modelo utiliza los transformadores de la biblioteca Hugging Face y es compatible con PyTorch y TensorBoard.
Como usar
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
model_name = "robinhad/ukrainian-qa"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
qa_model = pipeline("question-answering", model=model.to("cpu"), tokenizer=tokenizer)
question = "Де ти живеш?"
context = "Мене звати Сара і я живу у Лондоні"
qa_model(question = question, context = context)
Funcionalidades
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- XLM-RoBERTa
- Question Answering
- Compatibilidad con endpoints de inferencia
- Licencia MIT
Casos de uso
- Responder a preguntas en ucraniano basadas en un contexto dado
- Ayuda en la creación de sistemas de atención al cliente automatizados
- Asistencia en la extracción de información de textos ucranianos