Chinese Question Answering

🚀 bert-base-chinese for QA

このモデルは、bert-base-chinese をDRCDデータセットでファインチューニングしたものです。質問応答タスクのために質問と回答のペアで訓練されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、質問応答タスクに特化しており、特定の文脈から質問に対する回答を抽出することができます。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import BertTokenizerFast, BertForQuestionAnswering, pipeline
model_name = "NchuNLP/Chinese-Question-Answering"
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name)
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

# a) Get predictions 
nlp = pipeline('question-answering', model=model, tokenizer=tokenizer)
QA_input = {
    'question': '中興大學在哪裡？',
    'context': '國立中興大學（簡稱興大、NCHU），是位於臺中的一所高等教育機構。中興大學以農業科學、農業經濟學、獸醫、生命科學、轉譯醫學、生醫工程、生物科技、綠色科技等研究領域見長 。近年中興大學與臺中榮民總醫院、彰化師範大學、中國醫藥大學等機構合作，聚焦於癌症醫學、免疫醫學及醫學工程三項領域，將實驗室成果逐步應用到臨床上，未來「衛生福利部南投醫院中興院區」將改為「國立中興大學醫學院附設醫院」。興大也與臺中市政府合作，簽訂合作意向書，共同推動數位文化、智慧城市等面相帶動區域發展。'
}
res = nlp(QA_input)

{'score': 1.0, 'start': 21, 'end': 23, 'answer': '臺中'}

# b) Inside the Question answering pipeline

inputs = tokenizer(query, text, return_tensors="pt",padding=True, truncation=True, max_length=512, stride=256)
outputs = model(**inputs)

sequence_ids = inputs.sequence_ids()
# Mask everything apart from the tokens of the context
mask = [i != 1 for i in sequence_ids]
# Unmask the [CLS] token
mask[0] = False
mask = torch.tensor(mask)[None]

start_logits[mask] = -10000
end_logits[mask] = -10000

start_probabilities = torch.nn.functional.softmax(start_logits, dim=-1)[0]
end_probabilities = torch.nn.functional.softmax(end_logits, dim=-1)[0]

scores = start_probabilities[:, None] * end_probabilities[None, :]

max_index = scores.argmax().item()
start_index = max_index // scores.shape[1]
end_index = max_index % scores.shape[1]


inputs_with_offsets = tokenizer(query, text, return_offsets_mapping=True)
offsets = inputs_with_offsets["offset_mapping"]

start_char, _ = offsets[start_index]
_, end_char = offsets[end_index]
answer = text[start_char:end_char]

result = {
    "answer": answer,
    "start": start_char,
    "end": end_char,
    "score": scores[start_index, end_index],
}
print(result)

👥 作者情報

Han Cheng Yu: boy19990222@gmail.com

Yao-Chung Fan: yfan@nchu.edu.tw

🌟 私たちについて

中興大學自然語言處理實驗室 は、深層学習技術を用いたテキストマイニングと自然言語処理の研究を行っています。現在、研究メンバーは機械読解と自然言語生成の2つの分野に重点を置いています。

📚 詳細情報

Nchu NLP Labの詳細については、Lab Online Demo のリポジトリと GitHub をご覧ください。