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검색 자동완성 시스템 만들기

검색 자동완성(autocomplete)은 검색 엔진과 메시지 앱에서 흔히 쓰이는 NLP 응용입니다. 사용자가 일부만 입력해도 가능한 완성 문장을 제안하는 것이 목표예요. 이번 과제에서는 Hugging Face의 "text-generation" pipeline을 사용해, 사용자의 질의에서 관련성 있는 완성 문장을 생성하는 기본 자동완성 시스템을 구현해 보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Natural Language Processing (NLP)

강의 보기

연습 안내

  • "distilgpt2" 모델로 autocomplete pipeline을 만드세요.
  • 주어진 prompt에 대해 검색 질의 suggestions를 5개 생성하고, 각 결과는 최대 8개의 토큰으로 제한하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

from transformers import pipeline

# Create the pipeline
autocomplete = pipeline(task="____", model="____")

prompt = "Best books to read for"

# Generate search query completions
suggestions = ____

for suggestion in suggestions:
    print(suggestion['generated_text'])
코드 편집 및 실행