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Beantwortet der Text die Frage?

Ein Team, das bei einer großen Tech-Firma für die Moderation von Inhalten zuständig ist, muss automatisch checken, ob ein Text aus einer Wissensdatenbank die Frage eines Kunden beantwortet. Sie wollen den Prozess beschleunigen, indem sie ein vorab trainiertes QNLI-Modell nutzen, um die Relevanz jeder Antwort zu checken. Deine Aufgabe ist es, eine Lösung zu finden, die feststellen kann, ob ein Text die Antwort auf eine bestimmte Frage enthält.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in Python

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Anleitung zur Übung

  • Starte eine Pipeline „ classifier ” mit einem passenden QNLI-Modell, zum Beispiel „ "cross-encoder/qnli-electra-base" ”.
  • Verwende diese Pipeline, um zu checken, ob die angegebene passage die question erfüllt.

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)
Code bearbeiten und ausführen