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Le texte répond-il à la question ?

Une équipe de modération de contenu dans une grande entreprise technologique doit valider automatiquement si un passage d'une base de connaissances répond à la demande d'un client. Elle souhaite accélérer le processus en utilisant un modèle QNLI préentraîné pour évaluer la pertinence de chaque réponse. Votre objectif est d'implanter une solution capable de classifier si un passage donné contient la réponse à une question précise.

Cette activité fait partie du cours

Natural Language Processing (NLP) en Python

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Instructions de l’exercice

  • Initialisez un pipeline classifier avec un modèle QNLI approprié, par exemple "cross-encoder/qnli-electra-base".
  • Utilisez ce pipeline pour évaluer si le passage donné répond à la question.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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)
Modifier et exécuter le code