Question Natural Language Inference
텍스트 분류 범주에 속하는 또 다른 작업은 QNLI(Question Natural Language Inference)입니다. QNLI는 주어진 전제가 제시된 질문에 답할 수 있을 만큼의 정보를 포함하는지 확인하여, 해당 텍스트에서 답을 찾을 수 있는지를 판별합니다.
text-classification 파이프라인으로 서로 다른 작업을 수행하려면 모델을 다르게 선택하면 됩니다. 각 모델은 특정 레이블을 예측하도록 학습되어 있으며, 텍스트 안의 서로 다른 문맥을 학습하도록 최적화되어 있습니다.
transformers 라이브러리의 pipeline은 이미 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Hugging Face 활용하기
연습 안내
- 모델
"cross-encoder/qnli-electra-base"를 사용해 QNLI용 텍스트 분류 파이프라인을 만들고classifier로 저장하세요. - 이 분류기를 사용해 해당 텍스트가 질문에 답하기에 충분한 정보를 제공하는지 판단하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)