Question Natural Language Inference
Otra tarea dentro del paraguas de la clasificación de texto es Question Natural Language Inference, o QNLI. Esto comprueba si un enunciado contiene suficiente información para responder a una pregunta planteada, determinando si la respuesta se puede encontrar en el texto dado.
Realizar tareas diferentes con la text-classification pipeline se consigue eligiendo distintos modelos. Cada modelo se entrena para predecir etiquetas específicas y se optimiza para aprender distintos contextos dentro de un texto.
pipeline de la librería transformers ya está cargado para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajar con Hugging Face
Instrucciones del ejercicio
- Crea una pipeline de clasificación de texto para QNLI usando el modelo
"cross-encoder/qnli-electra-base"y guárdala comoclassifier. - Usa este clasificador para determinar si el texto ofrece suficiente información para responder a la pregunta.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Create the pipeline
____ = ____(____=____, ____="cross-encoder/qnli-electra-base")
# Predict the output
____ = ____("Where is the capital of France?, Brittany is known for its stunning coastline.")
print(output)