Виведення на основі природної мови для запитань (QNLI)
Ще одним підзавданням у межах класифікації тексту є виведення на основі природної мови для запитань, або QNLI. Воно перевіряє, чи містить посилання (premise) достатньо інформації, щоб відповісти на поставлене запитання, тобто чи можна знайти відповідь у поданому тексті.
Виконувати різні завдання за допомогою text-classification pipeline можна, добираючи різні моделі. Кожну модель навчено передбачати певні мітки та оптимізовано для розпізнавання різного контексту в тексті.
pipeline з бібліотеки transformers уже для вас завантажено.
Ця вправа є частиною курсу
Робота з Hugging Face
Інструкції до вправи
- Створіть pipeline для класифікації тексту QNLI з моделлю
"cross-encoder/qnli-electra-base"і збережіть його якclassifier. - Скористайтеся цим класифікатором, щоб визначити, чи надає текст достатньо інформації для відповіді на запитання.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)