Как я могу реализовать простой ответ на вопросы с помощью обнимающего лица?

У меня есть:

from transformers import XLNetTokenizer, XLNetForQuestionAnswering
import torch

tokenizer =  XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased')
model = XLNetForQuestionAnswering.from_pretrained('xlnet-base-cased')

input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode("What is my name?", add_special_tokens=True)).unsqueeze(0)  # Batch size 1
start_positions = torch.tensor([1])
end_positions = torch.tensor([3])
outputs = model(input_ids, start_positions=start_positions, end_positions=end_positions)
loss = outputs[0]

print(outputs)
print(loss)

Согласно документам. Это дает что-то:

(tensor(2.3008, grad_fn=<DivBackward0>),)
tensor(2.3008, grad_fn=<DivBackward0>)

Однако, если возможно, я хочу получить реальный ответ?


python pytorch huggingface-transformers
person Shamoon    schedule 14.02.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Спасибо Джо Дэвисону за ответ в Твиттере:

from transformers import pipeline

qa = pipeline('question-answering')
response = qa(context='I like to eat apples, but hate bananas.',
              question='What do I like?')

print(response)

дает ответ:

{'score': 0.282511100858045, 'start': 31, 'end': 38, 'answer': 'bananas.'}

Не совсем так, но по крайней мере оценка низкая.

person Shamoon    schedule 17.02.2020