Roberta Base Squad2

🚀 Roberta问答基础模型（SQuAD 2.0）

本模型利用预训练模型的强大能力，基于SQuAD 2.0数据集进行训练，可高效完成问答任务，为自然语言处理中的问答场景提供了可靠解决方案。

🚀 快速开始

本模型使用了 roberta-base 预训练模型，并在 SQuAD 2.0 数据集上进行了训练，可用于问答任务。

✨ 主要特性

• 基于预训练模型：使用 roberta-base 模型，借助其强大的语言理解能力。
• 适用问答场景：经过SQuAD 2.0数据集训练，能有效处理问答任务。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，可参考 transformers 库的安装方式，使用以下命令进行安装：

pip install transformers

💻 使用示例

基础用法

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,
#}

📚 详细文档

训练数据

模型在 SQuAD 2.0 数据集上进行训练。该数据集是一个广泛使用的问答数据集，包含大量的问题和对应的答案，可用于训练和评估问答模型。

使用与性能

训练好的模型可以按照以下方式使用： 上述代码示例展示了如何加载模型和分词器，并使用 pipeline 进行问答预测。通过输入问题和对应的上下文，模型可以输出预测的答案及相关信息。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。