Pergunta Inferência de linguagem natural
Outra tarefa que faz parte da classificação de texto é a Inferência de Linguagem Natural em Perguntas, ou QNLI. Isso verifica se uma premissa tem informações suficientes pra responder uma pergunta, vendo se a resposta tá no texto.
Dá pra fazer várias coisas com o pipeline “ text-classification ” escolhendo modelos diferentes. Cada modelo é treinado para prever rótulos específicos e otimizado para aprender diferentes contextos dentro de um texto.
pipeline da biblioteca transformers já está carregada para você.
Este exercício faz parte do curso
Trabalhando com o Hugging Face
Instruções do exercício
- Crie um pipeline de classificação de texto QNLI usando o modelo
"cross-encoder/qnli-electra-base"e salve comoclassifier. - Use esse classificador pra ver se o texto tem informações suficientes pra responder à pergunta.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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)