Salesforce/qaconv-roberta-large-squad2
Salesforce
Pregunta y respuesta
Modelo basado en RoBERTa grande entrenado con SQuAD2.0 para tareas de respuesta a preguntas. Desarrollado por Salesforce.
Como usar
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model_name = 'Salesforce/qaconv-roberta-large-squad2'
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def answer_question(question, context):
inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0]
outputs = model(**inputs)
answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1
answer = tokenizer.convert_tokens_to_ids(input_ids[answer_start:answer_end])
return tokenizer.decode(answer)
context = 'Mi nombre es Wolfgang y yo vivo en Berlín'
question = '¿Dónde vivo?'
print(answer_question(question, context))
Funcionalidades
- Basado en RoBERTa grande
- Entrenado con SQuAD2.0
- Optimizado para tareas de respuesta a preguntas
- Compatible con PyTorch
- Compatible con Transformers
- Compatible con Inference Endpoints
Casos de uso
- Responder preguntas basadas en un contexto dado
- Sistemas de atención al cliente automatizados
- Asistentes virtuales
- Sistemas de control de información