텍스트가 질문에 답하나요?
대형 기술 기업의 콘텐츠 모더레이션 팀은 지식 베이스의 문단이 고객 문의에 답하는지 자동으로 판별해야 해요. 각 응답의 관련성을 평가하기 위해 사전 학습된 QNLI 모델을 활용해 프로세스를 가속화하려고 합니다. 여러분의 목표는 주어진 문단이 특정 질문의 답을 포함하는지 분류할 수 있는 솔루션을 구현하는 것이에요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Natural Language Processing (NLP)
연습 안내
"cross-encoder/qnli-electra-base"같은 적합한 QNLI 모델로classifier파이프라인을 초기화하세요.- 이 파이프라인을 사용해 주어진
passage가question에 답하는지 평가하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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)