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Responder preguntas a partir de descripciones de productos

Un minorista online quiere mejorar su soporte al cliente respondiendo automáticamente a preguntas frecuentes sobre productos usando sus descripciones. Tu tarea es utilizar un pipeline de Hugging Face para extraer respuestas precisas de una descripción de producto en función de las consultas de los clientes.

Este ejercicio forma parte del curso

Natural Language Processing (NLP) en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea un qa_pipeline usando el modelo "distilbert/distilbert-base-cased-distilled-squad" para question answering.
  • Utiliza el context (descripción del producto) y la question proporcionados para obtener una respuesta.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

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)
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