Le texte répond-il à la question ?
Une équipe de modération de contenu au sein d'une grande entreprise technologique doit vérifier automatiquement si un passage d'une base de connaissances répond à la question d'un client. Ils souhaitent accélérer le processus en utilisant un modèle QNLI pré-entraîné pour évaluer la pertinence de chaque réponse. Votre objectif est de mettre en œuvre une solution capable de déterminer si un passage donné contient la réponse à une question spécifique.
Cet exercice fait partie du cours
Traitement du langage naturel (NLP) en Python
Instructions
- Veuillez initialiser un pipeline d'
classifiers avec un modèle QNLI approprié, tel que"cross-encoder/qnli-electra-base". - Utilisez ce pipeline pour évaluer si l'
passagefournie répond à l'question.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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)