QA-para-Extracción de Eventos
veronica320
Pregunta y respuesta
Este es un modelo de QA como parte del sistema de extracción de eventos en el artículo de ACL2021: Extracción de eventos sin anotaciones predefinidas a través de Transferencia de Aprendizaje: Desafíos y Conocimientos. La arquitectura preentrenada es roberta-large y los datos de ajuste fino son QAMR.
Como usar
Para usar el modelo de QA de forma independiente, sigue la documentación de huggingface sobre AutoModelForQuestionAnswering.
Para ver cómo funciona el modelo, escribe una pregunta y un contexto separados en los campos de texto al lado derecho bajo "API de inferencia hospedada".
Ejemplo:
Pregunta: ¿Quién fue asesinado?
Contexto: Un coche bomba explotó el jueves en un mercado al aire libre en el corazón de Jerusalén, matando al menos a dos personas, dijo la policía.
Respuesta: personas
Para usarlo como parte del sistema de extracción de eventos, consulta nuestro repositorio de GitHub.
Funcionalidades
- Respuesta a preguntas
- Arquitectura roberta-large
- Entrenado con QAMR
- Compatible con los modelos de transformadores
- Compatible con PyTorch
- Compatible con puntos finales de inferencia
Casos de uso
- Extracción de eventos en textos
- Respuesta a preguntas basadas en contexto
- Transferencia de aprendizaje para nuevas ontologías de eventos