Sebastian77/distilbert-base-uncased-finetuned-squad_es

Sebastian77

Pregunta y respuesta

Este modelo es una versión afinada de distilbert-base-uncased en un conjunto de datos desconocido. Este logro es el siguiente en el conjunto de evaluación: Pérdida de entrenamiento: 2.1062, Exactitud de entrenamiento Logits de fin: 0.5048, Exactitud de entrenamiento Logits de inicio: 0.4516, Pérdida de validación: 2.1434, Exactitud de validación Logits de fin: 0.5010, Exactitud de validación Logits de inicio: 0.4433, Época: 1

Como usar

import tensorflow as tf
from transformers import DistilBertTokenizer, TFDistilBertForQuestionAnswering

# Cargar el tokenizador y el modelo
model_name = 'Sebastian77/distilbert-base-uncased-finetuned-squad_es'
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TFDistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

# Ejemplo de texto
context = 'Hugging Face es una empresa de aprendizaje automático.'
question = '¿Qué es Hugging Face?'

# Tokenizar
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors='tf')
outputs = model(inputs)

# Obtener respuestas
start_logits = outputs.start_logits
end_logits = outputs.end_logits
start_index = tf.argmax(start_logits, axis=-1).numpy()[0]
end_index = tf.argmax(end_logits, axis=-1).numpy()[0]

answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][start_index:end_index+1]))
print(answer)

Funcionalidades

Recuperación de respuestas
Transformadores
TensorFlow

Casos de uso

Responder preguntas basadas en un contexto
Extracción de información de textos