Répondre aux questions à partir des descriptions de produits
Un détaillant en ligne souhaite améliorer son soutien à la clientèle en répondant automatiquement aux questions courantes sur les produits à partir de leurs descriptions. Votre tâche consiste à utiliser un pipeline Hugging Face pour extraire des réponses précises d'une description de produit selon les demandes des clients.
Cette activité fait partie du cours
Natural Language Processing (NLP) en Python
Instructions de l’exercice
- Créez un
qa_pipelineavec le modèle"distilbert/distilbert-base-cased-distilled-squad"pour la réponse aux questions. - Utilisez le
context(description du produit) et laquestionfournis pour obtenir une réponse.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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)