Sahajtomar/German-question-answer-Electra
Sahajtomar
Pregunta y respuesta
Modelo de Preguntas y Respuestas entrenado en el conjunto de datos MLQA para el idioma alemán. El modelo utilizado para el ajuste fino es GELECTRA Large de deepset.ai.
Como usar
!pip install -q transformers
from transformers import pipeline
qa_pipeline = pipeline(
"question-answering",
model="Sahajtomar/GELECTRAQA",
tokenizer="Sahajtomar/GELECTRAQA")
qa_pipeline({
'context': "Vor einigen Jahren haben Wissenschaftler ein wichtiges Mutagen identifiziert, das in unseren eigenen Zellen liegt: APOBEC, ein Protein, das normalerweise als Schutzmittel gegen Virusinfektionen fungiert. Heute hat ein Team von Schweizer und russischen Wissenschaftlern unter der Leitung von Sergey Nikolaev, Genetiker an der Universität Genf (UNIGE) in der Schweiz, entschlüsselt, wie APOBEC eine Schwäche unseres DNA-Replikationsprozesses ausnutzt, um Mutationen in unserem Genom zu induzieren.",
'question': "Welches Mutagen schützt vor Virusinfektionen?"
})
# output
{'answer': 'APOBEC', 'end': 121, 'score': 0.987, 'start': 115}
qa_pipeline({
"context": "Es wird erwartet, dass sich schwarze Löcher mit Sternmasse bilden, wenn sehr massive Sterne am Ende ihres Lebenszyklus zusammenbrechen. Nachdem sich ein Schwarzes Loch gebildet hat, kann es weiter wachsen,indem es Masse aus seiner Umgebung absorbiert. Durch Absorption anderer Sterne und Verschmelzung mit anderen Schwarzen Löchern können sich supermassereiche Schwarze Löcher mit Millionen von Sonnenmassen (M☉) bilden. Es besteht Konsens darüber, dass in den Zentren der meisten Galaxien supermassereiche Schwarze Löcher existieren.",
'question': "Wie Sonnenmassen entstehen?"
})
#output
{'answer': 'Durch Absorption anderer Sterne und Verschmelzung mit anderen Schwarzen Löchern', 'end': 332, 'score': 0.23970196, 'start': 253}
Funcionalidades
- Entrenado en el conjunto de datos MLQA para alemán
- Ajuste fino usando GELECTRA Large por deepset.ai
- Desempeño en MLQA DEV (alemán): EM: 64.27, F1: 77.39
- Desempeño en XQUAD TEST (alemán): EM: 66.38, F1: 82.25
Casos de uso
- Responder preguntas específicas basadas en contextos proporcionados
- Añadir capacidades de preguntas y respuestas a aplicaciones en el idioma alemán