T5用于多任务问题回答和问题生成

这是一个针对问题回答和带答案的问题生成任务训练的多任务模型。

对于问题生成，答案片段在文本中用特殊的高亮标记（）突出显示，并以“generate question: ”为前缀。对于问题回答，输入的处理方式如下：question: 问题文本 context: 上下文文本

您可以使用推理API来尝试模型。以下是使用方法：

对于问题生成：

generate question: 42是生活、宇宙和一切的答案。

对于问题回答：

question: 什么是42 context: 42是生活、宇宙和一切的答案。

有关更多详细信息，请参阅 this 存储库。

模型运行中 ?

您需要克隆 repo 。

from pipelines import pipeline
nlp = pipeline("multitask-qa-qg")

# to generate questions simply pass the text
nlp("42 is the answer to life, the universe and everything.")
=> [{'answer': '42', 'question': 'What is the answer to life, the universe and everything?'}]

# for qa pass a dict with "question" and "context"
nlp({
    "question": "What is 42 ?",
    "context": "42 is the answer to life, the universe and everything."
})
=> 'the answer to life, the universe and everything'