Beantwortet der Text die Frage?
Ein Content-Moderationsteam in einem großen Tech-Unternehmen muss automatisch prüfen, ob ein Abschnitt aus einer Wissensdatenbank eine Kundenanfrage beantwortet. Sie möchten den Prozess mit einem vortrainierten QNLI-Modell beschleunigen, um die Relevanz jeder Antwort zu beurteilen. Dein Ziel ist es, eine Lösung zu implementieren, die klassifizieren kann, ob ein gegebener Abschnitt die Antwort auf eine bestimmte Frage enthält.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Natural Language Processing (NLP) in Python
Anleitung zur Übung
- Initialisiere eine
classifier-Pipeline mit einem passenden QNLI-Modell, zum Beispiel"cross-encoder/qnli-electra-base". - Verwende diese Pipeline, um zu beurteilen, ob die gegebene
passagediequestionbeantwortet.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
from transformers import pipeline
# Initialize the QNLI pipeline
classifier = ____
passage = "Our refund policy allows customers to return any item within 30 days of purchase, provided the item is in its original condition and accompanied by the receipt. Refunds are issued to the original payment method within 5–7 business days."
question = "Can I get a refund if I return a product after 20 days?"
# Get the result
result = ____
print(result)