BERT base Japonés - JaQuAD

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer

question = 'アレクサンダー・グラハム・ベルは、どこで生まれたの?'
context = 'アレクサンダー・グラハム・ベルは、スコットランド生まれの科学者、発明家、工学者である。世界初の実用的電話の発明で知られている。'

model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('SkelterLabsInc/bert-base-japanese-jaquad')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('SkelterLabsInc/bert-base-japanese-jaquad')

inputs = tokenizer(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"].tolist()[0]
outputs = model(**inputs)
answer_start_scores = outputs.start_logits
answer_end_scores = outputs.end_logits

# Obtener el inicio más probable de la respuesta con el argmax del puntaje
answer_start = torch.argmax(answer_start_scores)
# Obtener el final más probable de la respuesta con el argmax del puntaje
# Se agrega 1 a `answer_end` porque el índice señalado por el puntaje es inclusivo
answer_end = torch.argmax(answer_end_scores) + 1

answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[answer_start:answer_end]))
# answer = 'スコットランド'