Le texte répond‑il à la question ?
Une équipe de modération de contenu dans une grande entreprise tech doit valider automatiquement si un extrait d’une base de connaissances répond à la demande d’un client. Elle souhaite accélérer le processus en utilisant un modèle QNLI pré‑entraîné pour évaluer la pertinence de chaque réponse. Votre objectif est de mettre en place une solution capable de classifier si un passage donné contient la réponse à une question précise.
Cet exercice fait partie du cours
Natural Language Processing (NLP) in Python
Instructions
- Initialisez un pipeline
classifieravec un modèle QNLI adapté, par exemple"cross-encoder/qnli-electra-base". - Utilisez ce pipeline pour évaluer si le
passagefourni répond à laquestion.
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)