J'ai joué avec des transformers, une bibliothèque en langage naturel. https://huggingface.co/transformers/main_classes/pipelines.html https://github.com/huggingface/transformers
Lorsque je suis entré "je suis heureux", le résultat était positif.
$pip install -q transformers
str = "I am happy"
nlp_sentence_classif(str)
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998802}]
Vous pouvez également répondre aux questions. Quand je demande "Qu'est-ce que tu aimes?" A la phrase "Je suis un étudiant qui aime l'informatique.", "Informatique" est renvoyé.
nlp = pipeline('question-answering')
nlp({
'question': 'What do you like?',
'context': 'I am a student who likes computer science.'
})
{'answer': 'computer science.',
'end': 41,
'score': 0.978939160814079,
'start': 25}
Ça m'a l'air bien.
Je n'ai pas pu savoir quel modèle cette bibliothèque utilise par défaut. (~ _ ~ Moi)
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