Zacznij terazZacznij za darmo

Budowanie systemu autouzupełniania wyszukiwania

Autouzupełnianie (ang. search completion) to popularne zastosowanie NLP, spotykane w wyszukiwarkach i aplikacjach do komunikacji. Celem jest podpowiadanie możliwych uzupełnień na podstawie częściowego zapytania użytkownika. Twoim zadaniem jest wykorzystanie potoku "text-generation" z biblioteki Hugging Face do zbudowania prostego systemu autouzupełniania, który generuje trafne uzupełnienia na podstawie zapytania użytkownika.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz potok autocomplete z modelem "distilgpt2".
  • Wygeneruj pięć suggestions (sugestii) dla podanego prompt, ograniczając każdą z nich do maksymalnie ośmiu tokenów.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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'])
Edytuj i uruchom kod