Question Natural Language Inference
Un altro task nell’ambito della classificazione del testo è la Question Natural Language Inference, o QNLI. Serve a verificare se una premessa contiene informazioni sufficienti per rispondere a una certa domanda, determinando se la risposta è reperibile nel testo fornito.
Per eseguire task diversi con la pipeline text-classification basta scegliere modelli differenti. Ogni modello è addestrato a prevedere etichette specifiche ed è ottimizzato per apprendere contesti diversi all’interno di un testo.
pipeline della libreria transformers è già stata caricata per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Lavorare con Hugging Face
Istruzioni dell'esercizio
- Crea una pipeline di classificazione del testo per QNLI usando il modello
"cross-encoder/qnli-electra-base"e salvala comeclassifier. - Usa questo classifier per determinare se il testo fornisce abbastanza informazioni per rispondere alla domanda.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create the pipeline
____ = ____(____=____, ____="cross-encoder/qnli-electra-base")
# Predict the output
____ = ____("Where is the capital of France?, Brittany is known for its stunning coastline.")
print(output)