Pergunta Inferência de linguagem natural
Outra tarefa sob o guarda-chuva da classificação de texto é a Inferência de linguagem natural de perguntas, ou QNLI. Isso verifica se uma premissa contém informações suficientes para responder a uma pergunta, determinando se a resposta pode ser encontrada no texto fornecido.
A execução de diferentes tarefas com o pipeline text-classification pode ser feita escolhendo diferentes modelos. Cada modelo é treinado para prever rótulos específicos e otimizado para aprender diferentes contextos em um texto.
pipeline da biblioteca transformers já está carregado para você.
Este exercício faz parte do curso
Trabalhando com Hugging Face
Instruções do exercício
- Crie um pipeline de classificação de texto QNLI usando o modelo
"cross-encoder/qnli-electra-base"e salve-o comoclassifier. - Use esse classificador para determinar se o texto fornece informações suficientes para você 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)