mcsabai's picture
Update README.md
710fe20
metadata
language: hu
thumbnail: null
tags:
  - question-answering
  - bert
widget:
  - text: Melyik folyó szeli ketté Budapestet?
    context: >-
      Magyarország fővárosát, Budapestet a Duna folyó szeli ketté. A XIX.
      században épült Lánchíd a dimbes-dombos budai oldalt köti össze a sík
      Pesttel. A Várdomb oldalában futó siklóval juthatunk fel a budai Óvárosba,
      ahol a Budapesti Történeti Múzeum egészen a római időkig visszavezetve
      mutatja be a városi életet. A Szentháromság tér ad otthont a XIII. századi
      Mátyás-templomnak és a Halászbástya lőtornyainak, amelyekből messzire
      ellátva gyönyörködhetünk a városban.
  - text: Mivel juthatunk fel az Óvárosba?
    context: >-
      Magyarország fővárosát, Budapestet a Duna folyó szeli ketté. A XIX.
      században épült Lánchíd a dimbes-dombos budai oldalt köti össze a sík
      Pesttel. A Várdomb oldalában futó siklóval juthatunk fel a budai Óvárosba,
      ahol a Budapesti Történeti Múzeum egészen a római időkig visszavezetve
      mutatja be a városi életet. A Szentháromság tér ad otthont a XIII. századi
      Mátyás-templomnak és a Halászbástya lőtornyainak, amelyekből messzire
      ellátva gyönyörködhetünk a városban.

MODEL DESCRIPTION

huBERT base model (cased) fine-tuned on SQuADv2 (NEW!)

"SQuAD2.0 combines the 100,000 questions in SQuAD1.1 with over 50,000 unanswerable questions written adversarially by crowdworkers to look similar to answerable ones. To do well on SQuAD2.0, systems must not only answer questions when possible, but also determine when no answer is supported by the paragraph and abstain from answering.[1]"

Model in action

  • Fast usage with pipelines:
from transformers import pipeline
qa_pipeline = pipeline(
    "question-answering",
    model="mcsabai/huBert-fine-tuned-hungarian-squadv2",
    tokenizer="mcsabai/huBert-fine-tuned-hungarian-squadv2",
    topk = 1,
    handle_impossible_answer = True
)
predictions = qa_pipeline({
    'context': "Máté vagyok és Budapesten élek már több mint 4 éve.",
    'question': "Hol lakik Máté?"
})
print(predictions)
# output:
# {'score': 0.9892364144325256, 'start': 16, 'end': 26, 'answer': 'Budapesten'}

Two important parameter:

  • topk (int, optional, defaults to 1) — The number of answers to return (will be chosen by order of likelihood). Note that we return less than topk answers if there are not enough options available within the context.

  • handle_impossible_answer (bool, optional, defaults to False): Whether or not we accept impossible as an answer.

[1] https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/