Soru yanıtlama

Python ile Natural Language Processing (NLP)

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Çıkarımsal SYY

Yanıt, pasajdan doğrudan kopyalanır

"Kütüphane hafta içi 18.00'de kapanır" bağlamını gösteren görsel

Çıkarımsal yanıtı gösteren görsel: "18.00"

Üretimsel SYY

Model doğal bir yanıt üretir

"Kütüphane hafta içi ne zaman kapanır?" sorusunu gösteren görsel

Üretimsel yanıtı gösteren görsel: "Kapanış 18.00'de"

Çıkarımsal SYY

Kullanım alanları:
- Arama motorları
- Belge getirme sistemleri
- Okuduğunu anlama uygulamaları
Daha doğru, hataya daha az eğilimli

Üretimsel SYY

Kullanım alanları:
- Sohbet botları
- Sanal asistanlar
- Müşteri destek botları
Hata üretebilir

Çıkarımsal SYY

from transformers import pipeline

qa_pipeline = pipeline(task="question-answering", 
                       model="distilbert/distilbert-base-cased-distilled-squad")

context = """The Amazon rainforest is the largest tropical rainforest in the world, 
covering parts of Brazil, Peru, and Colombia."""

question = "Which countries does the Amazon rainforest cover?"

qa_answer = qa_pipeline(question=question, context=context)
print(qa_answer)

{'score': 0.9242347478866577,

 'start': 90, 'end': 116,

 'answer': 'Brazil, Peru, and Colombia'}

Üretimsel SYY

from transformers import pipeline
qa_pipeline = pipeline(task="text2text-generation",
                       model="fangyuan/hotpotqa_abstractive")

context = """The Amazon rainforest is the largest tropical rainforest in the world, 
covering parts of Brazil, Peru, and Colombia."""
question = "Which countries does the Amazon rainforest cover?"

input_text = f"question: {question}  context: {context}"

result = qa_pipeline(input_text)

print(result)

[{'generated_text': 'The Amazon rainforest covers parts of Brazil, Peru, and Colombia.'}]

Haydi pratik yapalım!

Python ile Natural Language Processing (NLP)