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Rispondere alle domande dalle descrizioni dei prodotti

Un rivenditore online vuole migliorare l'assistenza clienti rispondendo automaticamente alle domande comuni sui prodotti, usando le loro descrizioni. Il tuo compito è usare una pipeline di Hugging Face per estrarre risposte precise da una descrizione di prodotto in base alle richieste dei clienti.

Questo esercizio fa parte del corso

Natural Language Processing (NLP) in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Crea una qa_pipeline usando il modello "distilbert/distilbert-base-cased-distilled-squad" per il question answering.
  • Usa il context (descrizione del prodotto) e la question forniti per ottenere una risposta.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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)
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