Roberta Base Squad2

🚀 Roberta問答基礎模型（SQuAD 2.0）

本模型利用預訓練模型的強大能力，基於SQuAD 2.0數據集進行訓練，可高效完成問答任務，為自然語言處理中的問答場景提供了可靠解決方案。

🚀 快速開始

本模型使用了 roberta-base 預訓練模型，並在 SQuAD 2.0 數據集上進行了訓練，可用於問答任務。

✨ 主要特性

• 基於預訓練模型：使用 roberta-base 模型，藉助其強大的語言理解能力。
• 適用問答場景：經過SQuAD 2.0數據集訓練，能有效處理問答任務。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，可參考 transformers 庫的安裝方式，使用以下命令進行安裝：

pip install transformers

💻 使用示例

基礎用法

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,
#}

📚 詳細文檔

訓練數據

模型在 SQuAD 2.0 數據集上進行訓練。該數據集是一個廣泛使用的問答數據集，包含大量的問題和對應的答案，可用於訓練和評估問答模型。

使用與性能

訓練好的模型可以按照以下方式使用： 上述代碼示例展示瞭如何加載模型和分詞器，並使用 pipeline 進行問答預測。通過輸入問題和對應的上下文，模型可以輸出預測的答案及相關信息。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。