Fragen aus Produktbeschreibungen beantworten
Ein Online-Shop will seinen Kundensupport verbessern, indem er häufig gestellte Fragen zu Produkten automatisch anhand der Produktbeschreibungen beantwortet. Deine Aufgabe ist es, mithilfe einer Hugging Face-Pipeline präzise Antworten aus einer Produktbeschreibung basierend auf Kundenanfragen zu extrahieren.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in Python
Anleitung zur Übung
- Erstell ein „
qa_pipeline” mit dem „"distilbert/distilbert-base-cased-distilled-squad"”-Modell für die Beantwortung von Fragen. - Nutze die angegebenen Links „
context“ (Produktbeschreibung) und „question“, um eine Antwort zu finden.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
from transformers import pipeline
# Create the question-answering pipeline
qa_pipeline = pipeline(
task="____",
model="____"
)
context = """This smartphone features a 6.5-inch OLED display, 128GB of storage, and a 48MP camera with night mode. It supports 5G connectivity and has a battery life of up to 24 hours."""
question = "What is the size of the smartphone's display?"
# Get the answer
result = ____
print(result)