Jupyter Notebook 中使用 pipeline 加载问答模型 uer/roberta-base-chinese-extractive-qa 进行问题回答

如何在 Jupyter Notebook 中使用 pipeline 加载问答模型 uer/roberta-base-chinese-extractive-qa 进行问题回答

本文将详细介绍如何在 Jupyter Notebook 中使用 pipeline 加载预训练问答模型 uer/roberta-base-chinese-extractive-qa，并进行中文问题回答任务。文章包含每一步的代码示例，并提供实际应用的建议。

1. 安装依赖

!pip install transformers

2. 导入库

from transformers import pipeline

3. 加载问答模型

qa_pipeline = pipeline('question-answering', model='uer/roberta-base-chinese-extractive-qa', tokenizer='uer/roberta-base-chinese-extractive-qa')

4. 准备问题和文本

question = '中国有哪些著名的景点？'
text = '中国有许多著名的景点，例如故宫、长城、兵马俑、黄山、泰山等等。'

5. 进行问题回答

result = qa_pipeline(question=question, context=text)

6. 打印答案

print('问题：', question)
print('答案：', result['answer'])

总结

以上代码展示了如何在 Jupyter Notebook 中使用 pipeline 加载问答模型 uer/roberta-base-chinese-extractive-qa 并进行问题回答。您可以根据需要修改问题和文本内容，并运行代码以获取答案。

实际应用建议

• 使用更长的文本作为 context，以便模型能够找到更准确的答案。
• 可以尝试使用不同的问答模型，例如 bert-base-chinese 等。
• 在进行实际应用时，可以根据需要对模型进行微调，以提高其性能。