许可证: cc-by-sa-3.0 语言: 日语 标签:

• 问答系统
• 抽取式问答 pipeline_tag:
• 无 数据集:
• SkelterLabsInc/JaQuAD 评估指标:
• 精确匹配率
• F1分数

日语RoBERTa基础版 - JaQuAD

模型描述

这是一个基于JaQuAD数据集微调的日语问答模型。预训练模型详情请参阅日语RoBERTa基础版。微调代码可在此笔记本文件获取。

使用示例

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
question = '亚历山大·格拉汉姆·贝尔的出生地是哪里？'
context = '亚历山大·格拉汉姆·贝尔是出生于苏格兰的科学家、发明家、工程师，以发明世界上首个实用电话而闻名。'
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(
    'ybelkada/japanese-roberta-question-answering')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    'ybelkada/japanese-roberta-question-answering')
inputs = tokenizer(
    question, context, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"].tolist()[0]
outputs = model(**inputs)
answer_start_scores = outputs.start_logits
answer_end_scores = outputs.end_logits
# 通过分数最大值确定答案起始位置
answer_start = torch.argmax(answer_start_scores)
# 通过分数最大值确定答案结束位置（包含该索引，故+1）
answer_end = torch.argmax(answer_end_scores) + 1
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(
    tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[answer_start:answer_end]))
# 输出结果 = '苏格兰'

许可证

微调模型采用CC BY-SA 3.0许可协议。

其他说明

该模型的问答组件暂不可用。尝试使用Pipeline时同样复现了该错误，需进一步排查问题原因。