Podobieństwo pytań i poprawność gramatyczna

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w Pythonie

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Podobieństwo pytań

  • Wykrywa, gdy dwa pytania są parafrazami
  • Zastosowania:
    • Deduplikacja
    • Grupowanie podobnych pytań
    • Poprawa trafności wyszukiwania
  • Modele trenowane na zbiorze Quora Question Pairs (QQP)

Ilustracja przedstawiająca trzy osoby zadające pytania.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w Pythonie

Pipeline QQP

from transformers import pipeline

qqp_pipeline = pipeline( task="text-classification", model="textattack/bert-base-uncased-QQP" )
question1 = "How can I learn Python?" question2 = "What is the best way to study Python?"
result = qqp_pipeline({"text": question1, "text_pair": question2})
print(result)
{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.6853412985801697}
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w Pythonie

Pipeline QQP

from transformers import pipeline
qqp_pipeline = pipeline(
    task="text-classification", 
    model="textattack/bert-base-uncased-QQP"
    )
question1 = "How can I learn Python?"
question2 = "What is the capital of France?"
result = qqp_pipeline({"text": question1, "text_pair": question2})
print(result)
{'label': 'LABEL_0', 'score': 0.9999338388442993}
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w Pythonie

Ocena poprawności gramatycznej

  • Ocenia poprawność gramatyczną tekstu
  • Zastosowania:

    • Narzędzia edukacyjne
    • Korektory gramatyczne
    • Asystenty pisania
  • Modele trenowane na zbiorze Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA)

Ilustracja przedstawiająca osobę oceniającą poprawność napisanego tekstu.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w Pythonie

Pipeline CoLA

from transformers import pipeline
cola_classifier = pipeline(
  task="text-classification", 
  model="textattack/distilbert-base-uncased-CoLA"
)

result = cola_classifier("The cat sat on the mat.")
print(result)
[{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.9918296933174133}]
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w Pythonie

Pipeline CoLA

from transformers import pipeline
cola_classifier = pipeline(
  task="text-classification", 
  model="textattack/distilbert-base-uncased-CoLA"
)
result = cola_classifier("The cat on sat mat the.")
print(result)
[{'label': 'LABEL_0', 'score': 0.9628171324729919}]
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w Pythonie

Czas na ćwiczenia!

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w Pythonie

Preparing Video For Download...