Özetleyici QA ile doğal yanıtlar üretme
Müşteri destek sohbet botları, yalnızca metinden aynen alıntılar değil, yardımcı ve sohbet tarzında yanıtlar sunmayı hedefler. Bunu başarmak için, bağlama dayalı kısa ve akıcı yanıtlar üreten özetleyici soru yanıtlama yöntemini kullanırlar. Görevin, ürün bilgilerinden doğal yanıtlar üretmek için Hugging Face'in "text2text-generation" pipeline'ını özetleyici QA için eğitilmiş bir modelle uygulamandır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Natural Language Processing (NLP)
Egzersiz talimatları
"text2text-generation"göreviyle"fangyuan/hotpotqa_abstractive"modelini kullanarak birqa_pipelineoluştur.- Verilen
contextvequestionile özetleyici biranswerüret.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
from transformers import pipeline
# Create the abstractive 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?"
# Generate abstractive answer
result = qa_pipeline(f"____: {____} ____: {____}")
print(result)