商品説明から質問に答える
あるオンライン小売業者は、商品説明をもとに、よくある質問に自動で回答してカスタマーサポートを改善したいと考えています。あなたの課題は、Hugging Face のパイプラインを使って、顧客からの問い合わせに対し、商品説明から正確な回答を抽出することです。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ自然言語処理（NLP）
演習の手順
- 質問応答のために、
"distilbert/distilbert-base-cased-distilled-squad"モデルを使ってqa_pipelineを作成します。 - 提供された
context（商品説明）とquestionを使って、回答を取得します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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)