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