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language: |
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- fr |
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license: mit |
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datasets: |
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- squadFR |
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- fquad |
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- piaf |
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tags: |
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- camembert |
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- answer extraction |
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# Extraction de réponse |
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Ce modèle est _fine tuné_ à partir du modèle [camembert-base](https://huggingface.co/camembert-base) pour la tâche de classification de tokens. |
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L'objectif est d'identifier les suites de tokens probables qui pourrait être l'objet d'une question. |
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## Données d'apprentissage |
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La base d'entrainement est la concatenation des bases SquadFR, [fquad](https://huggingface.co/datasets/fquad), [piaf](https://huggingface.co/datasets/piaf). |
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Les réponses de chaque contexte ont été labelisées avec le label "ANS". |
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Volumétrie (nombre de contexte): |
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* train: 24 652 |
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* test: 1 370 |
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* valid: 1 370 |
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## Entrainement |
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L'apprentissage s'est effectué sur une carte Tesla K80. |
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* Batch size: 16 |
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* Weight decay: 0.01 |
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* Learning rate: 2x10-5 (décroit linéairement) |
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* Paramètres par défaut de la classe [TrainingArguments](https://huggingface.co/transformers/main_classes/trainer.html#trainingarguments) |
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* Total steps: 1 000 |
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Le modèle semble sur apprendre au delà : |
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## Critiques |
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Le modèle n'a pas de bonnes performances et doit être corrigé après prédiction pour être cohérent. La tâche de classification n'est pas évidente car le modèle doit identifier des groupes de token _sachant_ qu'une question peut être posée. |
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## Utilisation |
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_Le modèle est un POC, nous garantissons pas ses performances_ |
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```python |
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification |
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import numpy as np |
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model_name = "lincoln/camembert-squadFR-fquad-piaf-answer-extraction" |
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loaded_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) |
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loaded_model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_path) |
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text = "La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus,\ |
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des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées de nombreuses données structurelles et non structurées.\ |
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Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données." |
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inputs = loaded_tokenizer(text, return_tensors="pt", return_offsets_mapping=True) |
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outputs = loaded_model(inputs.input_ids).logits |
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probs = 1 / (1 + np.exp(-outputs.detach().numpy())) |
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probs[:, :, 1][0] = np.convolve(probs[:, :, 1][0], np.ones(2), 'same') / 2 |
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sentences = loaded_tokenizer.tokenize(text, add_special_tokens=False) |
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prob_answer_tokens = probs[:, 1:-1, 1].flatten().tolist() |
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offset_start_mapping = inputs.offset_mapping[:, 1:-1, 0].flatten().tolist() |
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offset_end_mapping = inputs.offset_mapping[:, 1:-1, 1].flatten().tolist() |
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threshold = 0.4 |
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entities = [] |
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for ix, (token, prob_ans, offset_start, offset_end) in enumerate(zip(sentences, prob_answer_tokens, offset_start_mapping, offset_end_mapping)): |
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entities.append({ |
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'entity': 'ANS' if prob_ans > threshold else 'O', |
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'score': prob_ans, |
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'index': ix, |
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'word': token, |
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'start': offset_start, |
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'end': offset_end |
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}) |
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for p in entities: |
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print(p) |
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# {'entity': 'O', 'score': 0.3118681311607361, 'index': 0, 'word': '▁La', 'start': 0, 'end': 2} |
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# {'entity': 'O', 'score': 0.37866950035095215, 'index': 1, 'word': '▁science', 'start': 3, 'end': 10} |
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# {'entity': 'ANS', 'score': 0.45018652081489563, 'index': 2, 'word': '▁des', 'start': 11, 'end': 14} |
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# {'entity': 'ANS', 'score': 0.4615934491157532, 'index': 3, 'word': '▁données', 'start': 15, 'end': 22} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.35033443570137024, 'index': 4, 'word': '▁est', 'start': 23, 'end': 26} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.24779987335205078, 'index': 5, 'word': '▁un', 'start': 27, 'end': 29} |
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# {'entity': 'O', 'score': 0.27084410190582275, 'index': 6, 'word': '▁domaine', 'start': 30, 'end': 37} |
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# {'entity': 'O', 'score': 0.3259460926055908, 'index': 7, 'word': '▁in', 'start': 38, 'end': 40} |
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# {'entity': 'O', 'score': 0.371802419424057, 'index': 8, 'word': 'terdisciplinaire', 'start': 40, 'end': 56} |
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# {'entity': 'O', 'score': 0.3140853941440582, 'index': 9, 'word': '▁qui', 'start': 57, 'end': 60} |
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# {'entity': 'O', 'score': 0.2629334330558777, 'index': 10, 'word': '▁utilise', 'start': 61, 'end': 68} |
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# {'entity': 'O', 'score': 0.2968383729457855, 'index': 11, 'word': '▁des', 'start': 69, 'end': 72} |
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# {'entity': 'O', 'score': 0.33898216485977173, 'index': 12, 'word': '▁méthodes', 'start': 73, 'end': 81} |
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# {'entity': 'O', 'score': 0.3776060938835144, 'index': 13, 'word': ',', 'start': 81, 'end': 82} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3710060119628906, 'index': 14, 'word': '▁des', 'start': 83, 'end': 86} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.35908180475234985, 'index': 15, 'word': '▁processus', 'start': 87, 'end': 96} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3890596628189087, 'index': 16, 'word': ',', 'start': 96, 'end': 97} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.38341325521469116, 'index': 17, 'word': '▁des', 'start': 101, 'end': 104} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3743852376937866, 'index': 18, 'word': '▁', 'start': 105, 'end': 106} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3943936228752136, 'index': 19, 'word': 'algorithme', 'start': 105, 'end': 115} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.39456743001937866, 'index': 20, 'word': 's', 'start': 115, 'end': 116} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3846966624259949, 'index': 21, 'word': '▁et', 'start': 117, 'end': 119} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.367380827665329, 'index': 22, 'word': '▁des', 'start': 120, 'end': 123} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3652925491333008, 'index': 23, 'word': '▁systèmes', 'start': 124, 'end': 132} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3975735306739807, 'index': 24, 'word': '▁scientifiques', 'start': 133, 'end': 146} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.36417365074157715, 'index': 25, 'word': '▁pour', 'start': 147, 'end': 151} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.32438698410987854, 'index': 26, 'word': '▁extraire', 'start': 152, 'end': 160} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3416857123374939, 'index': 27, 'word': '▁des', 'start': 161, 'end': 164} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3674810230731964, 'index': 28, 'word': '▁connaissances', 'start': 165, 'end': 178} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.38362061977386475, 'index': 29, 'word': '▁et', 'start': 179, 'end': 181} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.364640474319458, 'index': 30, 'word': '▁des', 'start': 182, 'end': 185} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.36050117015838623, 'index': 31, 'word': '▁idées', 'start': 186, 'end': 191} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3768993020057678, 'index': 32, 'word': '▁de', 'start': 192, 'end': 194} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.39184248447418213, 'index': 33, 'word': '▁nombreuses', 'start': 195, 'end': 205} |
|
# {'entity': 'ANS', 'score': 0.4091200828552246, 'index': 34, 'word': '▁données', 'start': 206, 'end': 213} |
|
# {'entity': 'ANS', 'score': 0.41234123706817627, 'index': 35, 'word': '▁structurelle', 'start': 214, 'end': 226} |
|
# {'entity': 'ANS', 'score': 0.40243157744407654, 'index': 36, 'word': 's', 'start': 226, 'end': 227} |
|
# {'entity': 'ANS', 'score': 0.4007353186607361, 'index': 37, 'word': '▁et', 'start': 228, 'end': 230} |
|
# {'entity': 'ANS', 'score': 0.40597623586654663, 'index': 38, 'word': '▁non', 'start': 231, 'end': 234} |
|
# {'entity': 'ANS', 'score': 0.40272021293640137, 'index': 39, 'word': '▁structurée', 'start': 235, 'end': 245} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.392631471157074, 'index': 40, 'word': 's', 'start': 245, 'end': 246} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.34266412258148193, 'index': 41, 'word': '.', 'start': 246, 'end': 247} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.26178646087646484, 'index': 42, 'word': '▁Elle', 'start': 255, 'end': 259} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.2265639454126358, 'index': 43, 'word': '▁est', 'start': 260, 'end': 263} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.22844195365905762, 'index': 44, 'word': '▁souvent', 'start': 264, 'end': 271} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.2475772500038147, 'index': 45, 'word': '▁associée', 'start': 272, 'end': 280} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3002186715602875, 'index': 46, 'word': '▁aux', 'start': 281, 'end': 284} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3875720798969269, 'index': 47, 'word': '▁données', 'start': 285, 'end': 292} |
|
# {'entity': 'ANS', 'score': 0.445063054561615, 'index': 48, 'word': '▁massive', 'start': 293, 'end': 300} |
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# {'entity': 'ANS', 'score': 0.4419114589691162, 'index': 49, 'word': 's', 'start': 300, 'end': 301} |
|
# {'entity': 'ANS', 'score': 0.4240635633468628, 'index': 50, 'word': '▁et', 'start': 302, 'end': 304} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3900952935218811, 'index': 51, 'word': '▁à', 'start': 305, 'end': 306} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3784807324409485, 'index': 52, 'word': '▁l', 'start': 307, 'end': 308} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3459452986717224, 'index': 53, 'word': "'", 'start': 308, 'end': 309} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.37636008858680725, 'index': 54, 'word': 'analyse', 'start': 309, 'end': 316} |
|
# {'entity': 'ANS', 'score': 0.4475618302822113, 'index': 55, 'word': '▁des', 'start': 317, 'end': 320} |
|
# {'entity': 'ANS', 'score': 0.43845775723457336, 'index': 56, 'word': '▁données', 'start': 321, 'end': 328} |
|
# {'entity': 'O', 'score': 0.3761221170425415, 'index': 57, 'word': '.', 'start': 328, 'end': 329} |
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