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from transformers import pipeline
question_answerer({
'question': 'What is the name of the repository
浏览 19修改于2021-02-03得票数 1
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from transformers import pipeline
"question-answering",
model="mrm8488
浏览 17提问于2020-10-12得票数 1
一开始，我使用了huggingface site中的一个例子，它运行良好： from transformers import pipeline
"question-answeringwith open('test.txt') as f: "question-answering
浏览 46提问于2020-12-15得票数 1
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y = [item.strip() for item in x]
nlp = pipeline('question-answering')
for
浏览 11提问于2021-03-01得票数 0
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AutoTokenizer, pipelinenlp = pipeline('question-answering
浏览 9提问于2022-10-02得票数 1
curl -L -O https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/examples/legacy/question-answering
浏览 13修改于2021-08-02得票数 0
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AutoTokenizer.from_pretrained(BERT_DIR)nlp=pipeline("question-answering
浏览 8修改于2020-09-15得票数 0
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from transformers import pipeline
As checked Dis
浏览 3修改于2020-08-25得票数 2
task text-classification, available tasks are ['feature-extraction', 'sentiment-analysis', 'ner', 'question-answering
浏览 12提问于2022-04-26得票数 0
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HF_MODEL_ID':'distilbert-base-uncased-distilled-squad', # model_id from hf.co/models
'HF_TASK':'question-answering
浏览 2修改于2021-09-08得票数 1
我的代码基本上很远model, tokenizer, language="French", verbose=False):
nlp = pipeline('question-answering', \
model=m
浏览 4修改于2020-02-25得票数 1
tfidf * query.T).toarray() qapipe = pipeline('question-answering
浏览 2修改于2020-05-22得票数 2
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