Question Vs Statement Classifier

🚀 關鍵詞陳述與問題分類器（用於神經搜索）

本項目是一個用於神經搜索的分類器，能夠對查詢語句進行分類，區分其是問題查詢還是陳述查詢，為神經搜索增添了重要特性。

🚀 快速開始

安裝依賴

要使用這個分類器，你需要安裝transformers庫。可以使用以下命令進行安裝：

pip install transformers

代碼示例

以下是如何使用這個分類器的示例代碼：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("shahrukhx01/question-vs-statement-classifier")

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("shahrukhx01/question-vs-statement-classifier")

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("shahrukhx01/question-vs-statement-classifier")

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("shahrukhx01/question-vs-statement-classifier")

高級用法

該模型經過訓練，可在 Haystack 中添加對查詢進行問題查詢與陳述查詢分類的功能。你可以將其集成到更復雜的神經搜索系統中，以提高搜索的準確性和效率。例如，在處理用戶輸入時，先使用該分類器對查詢進行分類，然後根據分類結果採用不同的搜索策略。

# 假設這裡有更復雜的集成代碼，根據分類結果進行不同的搜索操作
# 這裡只是示例，具體代碼需要根據實際情況編寫
input_text = "what did you eat in lunch?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class_id = logits.argmax().item()
if predicted_class_id == 0:  # 假設 0 代表問題查詢
    # 執行問題查詢的搜索策略
    pass
else:
    # 執行陳述查詢的搜索策略
    pass

📚 詳細文檔

該模型在 Haystack 中被用於添加查詢分類功能。你可以參考該鏈接獲取更多關於其在 Haystack 中使用的詳細信息。

📄 許可證

文檔中未提及許可證相關信息，如需瞭解請進一步查看項目源碼或相關倉庫。