Roberta Base Squad2

🚀 Roberta質問応答基礎モデル（SQuAD 2.0）

このモデルは、事前学習モデルの強力な能力を活用し、SQuAD 2.0データセットに基づいて訓練されており、質問応答タスクを効率的に完了できます。自然言語処理における質問応答シーンに信頼性の高い解決策を提供します。

🚀 クイックスタート

このモデルは roberta-base 事前学習モデルを使用し、SQuAD 2.0 データセットで訓練されており、質問応答タスクに使用できます。

✨ 主な機能

• 事前学習モデルに基づく：roberta-base モデルを使用し、その強力な言語理解能力を活用します。
• 質問応答シーンに適用：SQuAD 2.0データセットで訓練されており、質問応答タスクを効果的に処理できます。

📦 インストール

ドキュメントに具体的なインストール手順が記載されていませんが、transformers ライブラリのインストール方法を参考に、以下のコマンドを使用してインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer, pipeline

# Load model & tokenizer
roberta_model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('navteca/roberta-base-squad2')
roberta_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('navteca/roberta-base-squad2')

# Get predictions
nlp = pipeline('question-answering', model=roberta_model, tokenizer=roberta_tokenizer)

result = nlp({
    'question': 'How many people live in Berlin?',
    'context': 'Berlin had a population of 3,520,031 registered inhabitants in an area of 891.82 square kilometers.'
})

print(result)

#{
#  "answer": "3,520,031"
#  "end": 36,
#  "score": 0.96186668,
#  "start": 27,
#}

📚 ドキュメント

訓練データ

このモデルは SQuAD 2.0 データセットで訓練されています。このデータセットは広く使用されている質問応答データセットで、大量の質問と対応する回答が含まれており、質問応答モデルの訓練と評価に使用できます。

使用方法と性能

訓練済みのモデルは以下のように使用できます。 上記のコード例では、モデルとトークナイザーをロードし、pipeline を使用して質問応答予測を行う方法を示しています。質問と対応する文脈を入力することで、モデルは予測された回答と関連情報を出力します。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスを採用しています。