Japanese Roberta Question Answering

🚀 RoBERTa base 日語 - JaQuAD

這是一個在 JaQuAD 數據集上進行微調的日語問答模型。它基於預訓練的 RoBERTa base 日語模型，可用於解決日語問答任務。

🚀 快速開始

本模型是在 JaQuAD 數據集上微調的日語問答模型。關於預訓練模型的詳細信息，請參考 RoBERTa base 日語。微調代碼可在 此筆記本 中找到。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
question = 'アレクサンダー・グラハム・ベルは、どこで生まれたの?'
context = 'アレクサンダー・グラハム・ベルは、スコットランド生まれの科學者、発明家、工學者である。世界初の>実用的電話の発明で知られている。'
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(
    'ybelkada/japanese-roberta-question-answering')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    'ybelkada/japanese-roberta-question-answering')
inputs = tokenizer(
    question, context, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"].tolist()[0]
outputs = model(**inputs)
answer_start_scores = outputs.start_logits
answer_end_scores = outputs.end_logits
# Get the most likely beginning of answer with the argmax of the score.
answer_start = torch.argmax(answer_start_scores)
# Get the most likely end of answer with the argmax of the score.
# 1 is added to `answer_end` because the index pointed by score is inclusive.
answer_end = torch.argmax(answer_end_scores) + 1
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(
    tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[answer_start:answer_end]))
# answer = 'スコットランド'

📄 許可證

微調後的模型遵循 CC BY - SA 3.0 許可證。

🔧 其他說明

問答小部件在該模型上無法正常工作。使用 Pipeline 時也能復現此錯誤，需要進一步調查。