Пошук відповідей

Natural Language Processing (NLP) in Python

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Екстрактивне QA

Відповідь напряму скопійована з уривка

Зображення з контекстом «The library closes at 6 PM on weekdays»

Зображення з екстрактивною відповіддю: «6 PM»

Абстрактивне QA

Модель генерує природну відповідь

Зображення з питанням: «When does the library close on weekdays?»

Зображення з абстрактивною відповіддю: «Closure is at 6 PM»

Екстрактивне QA

Корисне для:
- Пошукових систем
- Систем пошуку документів
- Додатків для розуміння прочитаного
Точніше, менш схильне до помилок

Абстрактивне QA

Корисне для:
- Розмовних агентів
- Віртуальних помічників
- Чат-ботів підтримки клієнтів
Може спричиняти помилки

Екстрактивне 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'}

Абстрактивне 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.'}]

Давайте потренуємось!

Natural Language Processing (NLP) in Python