प्रश्नोत्तरी

Python में Natural Language Processing (NLP)

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Extractive QA

उत्तर सीधे पैसेज से कॉपी किया जाता है

संदर्भ दिखाने वाली इमेज: "The library closes at 6 PM on weekdays"

एक्स्ट्रैक्टिव उत्तर दिखाने वाली इमेज: "6 PM"

Abstractive QA

मॉडल नैचुरल-साउंडिंग उत्तर जनरेट करता है

प्रश्न दिखाने वाली इमेज: "When does the library close on weekdays?"

एब्स्ट्रैक्टिव उत्तर दिखाने वाली इमेज: "Closure is at 6 PM"

Extractive QA

उपयोगी कहाँ:
- सर्च इंजन
- डॉक्युमेंट रिट्रीवल सिस्टम
- रीडिंग कॉम्प्रिहेंशन ऐप्स
अधिक सटीक, त्रुटियाँ कम

Abstractive QA

उपयोगी कहाँ:
- कॉन्वर्सेशनल एजेंट्स
- वर्चुअल असिस्टेंट्स
- कस्टमर सपोर्ट बॉट्स
त्रुटियाँ ला सकता है

Extractive QA

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'}

Abstractive QA

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.'}]

अभ्यास करते हैं!

Python में Natural Language Processing (NLP)