Question Natural Language Inference
文本分类范畴下的另一个任务是 Question Natural Language Inference（QNLI）。它用于检查一段前提是否包含足够的信息来回答给定的问题，也就是判断答案是否能在指定文本中找到。
要用 text-classification 的 pipeline 执行不同任务，可以选择不同的模型。每个模型都被训练用于预测特定的标签，并针对文本中的不同上下文信息进行了优化。
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本练习是课程的一部分
使用 Hugging Face
练习说明
- 使用模型
"cross-encoder/qnli-electra-base"创建一个用于 QNLI 的文本分类 pipeline，并保存为classifier。 - 使用该分类器判断文本是否提供了足够的信息来回答问题。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)