Tạo câu trả lời tự nhiên với abstractive QA
Chatbot hỗ trợ khách hàng cần đưa ra câu trả lời hữu ích, mang tính hội thoại, chứ không chỉ trích dẫn đúng từng đoạn văn bản. Để làm được điều này, chúng sử dụng abstractive question answering, tạo ra phản hồi ngắn gọn và trôi chảy dựa trên ngữ cảnh. Nhiệm vụ của bạn là áp dụng pipeline "text2text-generation" của Hugging Face với một mô hình được huấn luyện cho abstractive QA để tạo câu trả lời tự nhiên từ thông tin sản phẩm.
Bài tập này là một phần của khóa học
Natural Language Processing (NLP) bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo
qa_pipelinesử dụng mô hình"fangyuan/hotpotqa_abstractive"với tác vụ"text2text-generation". - Dùng
contextvàquestionđã cho để tạo mộtanswerdạng abstractive.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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)