ÎncepețiÎncepe gratuit

Răspunsuri la întrebări din descrierile produselor

Un retailer online dorește să îmbunătățească asistența pentru clienți prin răspunderea automată la întrebări frecvente despre produse, pe baza descrierilor acestora. Sarcina ta este să folosești un pipeline Hugging Face pentru a extrage răspunsuri precise dintr-o descriere de produs, pornind de la întrebările clienților.

Acest exercițiu face parte din cursul

Procesarea Limbajului Natural (NLP) în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează un qa_pipeline folosind modelul "distilbert/distilbert-base-cased-distilled-squad" pentru răspuns la întrebări.
  • Folosește context-ul furnizat (descrierea produsului) și question pentru a obține un răspuns.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

from transformers import pipeline

# Create the question-answering pipeline
qa_pipeline = pipeline(
    task="____",
    model="____"
)

context = """This smartphone features a 6.5-inch OLED display, 128GB of storage, and a 48MP camera with night mode. It supports 5G connectivity and has a battery life of up to 24 hours."""

question = "What is the size of the smartphone's display?"

# Get the answer
result = ____
print(result)
Editează și rulează codul