BertQuestionAnswerer
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Retorna o maior número de respostas possíveis sobre uma determinada pergunta para modelos de controle de qualidade (BERT, Albert, etc.).
A API espera um modelo TFLite baseado em Bert com metadados contendo as seguintes informações:
- input_process_units para Wordpiece/Sentencepiece Tokenizer - Wordpiece Tokenizer pode ser usado para um modelo MobileBert , Sentencepiece Tokenizer Tokenizer pode ser usado para um modelo Albert .
- 3 tensores de entrada com nomes "ids", "mask" e "segment_ids".
- 2 tensores de saída com nomes "end_logits" e "start_logits".
Métodos herdados
Da classe java.lang.Object boleano | |
aula final <?> | getClass () |
interno | código hash () |
vazio final | notificar () |
vazio final | notificar todos () |
Corda | para sequenciar () |
vazio final | espere (long arg0, int arg1) |
vazio final | espere (arg0 longo) |
vazio final | espere () |
Da interface java.io.Closeable Da interface java.lang.AutoCloseable Métodos Públicos
Responde à pergunta com base no contexto e retorna uma lista de possíveis QaAnswer
s. Poderia estar vazio se nenhuma resposta fosse encontrada no contexto fornecido.
Parâmetros
contexto | contexto em que a pergunta se baseia |
---|
pergunta | pergunta a fazer |
---|
Devoluções
- uma lista de respostas possíveis em
QaAnswer
public static BertQuestionAnswerer createAlbertQuestionAnswererFromFile (Contexto de contexto, String modelPath, String sentençaPieceModelPath)
Cria uma instância BertQuestionAnswerer
com um modelo Albert e um arquivo de modelo de trecho de frase.
Um modelo adequado é: https://tfhub.dev/tensorflow/lite-model/albert_lite_base/squadv1/1
Parâmetros
contexto | contexto andróide |
---|
caminho do modelo | caminho do arquivo para o modelo Albert. Nota: O modelo não deve ser compactado |
---|
frasePieceModelPath | caminho do arquivo para o arquivo do modelo de trecho de frase. Nota: O modelo não deve ser compactado |
---|
public static BertQuestionAnswerer createBertQuestionAnswererFromFile (contexto de contexto, String modelPath, String vocabPath)
Cria uma instância BertQuestionAnswerer
com um modelo Bert e um arquivo de vocabulário.
Um modelo adequado é: https://tfhub.dev/tensorflow/lite-model/mobilebert/1/default/1
Parâmetros
contexto | contexto andróide |
---|
caminho do modelo | caminho do arquivo para o modelo Bert. Nota: O modelo não deve ser compactado |
---|
vocabPath | caminho do arquivo para o arquivo de vocabulário. Nota: O arquivo não deve ser compactado |
---|
public static BertQuestionAnswerer createFromFile (contexto de contexto, String modelPath)
Parâmetros
contexto | contexto andróide |
---|
caminho do modelo | caminho do arquivo para o modelo com metadados. Nota: O modelo não deve ser compactado |
---|
Parâmetros
arquivomodelo | um objeto File do modelo |
---|
Parâmetros
arquivomodelo | um objeto File do modelo |
---|
opções | |
---|
Parâmetros
contexto | contexto andróide |
---|
caminho do modelo | caminho do arquivo para o modelo com metadados. Nota: O modelo não deve ser compactado |
---|
opções | |
---|
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Última atualização 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Não contém as informações de que eu preciso"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Muito complicado / etapas demais"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Desatualizado"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Problema na tradução"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Problema com as amostras / o código"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Outro"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Fácil de entender"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Meu problema foi resolvido"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Outro"
}]