BertQuestionAnswerer
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Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Renvoie le plus de réponses possibles à une question donnée pour les modèles d'assurance qualité (BERT, Albert, etc.).
L'API attend un modèle TFLite basé sur Bert avec des métadonnées contenant les informations suivantes :
- input_process_units pour Wordpiece/Sentencepiece Tokenizer - Wordpiece Tokenizer peut être utilisé pour un modèle MobileBert , Sentencepiece Tokenizer Tokenizer peut être utilisé pour un modèle Albert .
- 3 tenseurs d'entrée avec les noms "ids", "mask" et "segment_ids".
- 2 tenseurs de sortie avec les noms "end_logits" et "start_logits".
Méthodes héritées
De la classe java.lang.Object booléen | |
Classe finale <?> | obtenirClasse () |
int | Code de hachage () |
vide final | notifier () |
vide final | notifierTous () |
Chaîne | àChaîne () |
vide final | attendre (long arg0, int arg1) |
vide final | attendez (long arg0) |
vide final | attendez () |
Depuis l'interface java.io.Closeable Depuis l'interface java.lang.AutoCloseable Méthodes publiques
Répond à la question en fonction du contexte et renvoie une liste de QaAnswer
possibles. Peut être vide si aucune réponse n'est trouvée dans le contexte donné.
Paramètres
contexte | contexte sur lequel la question se base |
---|
question | question à poser |
---|
Retour
- une liste de réponses possibles dans
QaAnswer
public static BertQuestionAnswerer createAlbertQuestionAnswererFromFile (contexte contextuel, String modelPath, String sentencePièceModelPath)
Crée une instance BertQuestionAnswerer
avec un modèle Albert et un fichier modèle de morceau de phrase.
Un modèle approprié est : https://tfhub.dev/tensorflow/lite-model/albert_lite_base/squadv1/1
Paramètres
contexte | contexte Android |
---|
modèleChemin | chemin de fichier vers le modèle Albert. Remarque : Le modèle ne doit pas être compressé |
---|
phrasePièceModèlePath | chemin d'accès au fichier modèle de morceau de phrase. Remarque : Le modèle ne doit pas être compressé |
---|
public static BertQuestionAnswerer createBertQuestionAnswererFromFile (contexte contextuel, String modelPath, String vocabPath)
Crée une instance BertQuestionAnswerer
avec un modèle Bert et un fichier de vocabulaire.
Un modèle approprié est : https://tfhub.dev/tensorflow/lite-model/mobilebert/1/default/1
Paramètres
contexte | contexte Android |
---|
modèleChemin | chemin du fichier vers le modèle Bert. Remarque : Le modèle ne doit pas être compressé |
---|
vocabulairePath | chemin d'accès au fichier de vocabulaire. Remarque : le fichier ne doit pas être compressé |
---|
public static BertQuestionAnswerer createFromFile (contexte contextuel, String modelPath)
Paramètres
contexte | contexte Android |
---|
modèleChemin | chemin du fichier vers le modèle avec les métadonnées. Remarque : Le modèle ne doit pas être compressé |
---|
Paramètres
fichier modèle | un objet File du modèle |
---|
Paramètres
fichier modèle | un objet File du modèle |
---|
choix | |
---|
Paramètres
contexte | contexte Android |
---|
modèleChemin | chemin du fichier vers le modèle avec les métadonnées. Remarque : Le modèle ne doit pas être compressé |
---|
choix | |
---|
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Dernière mise à jour le 2023/12/01 (UTC).
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Trop compliqué/Trop d'étapes"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Obsolète"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Problème de traduction"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Mauvais exemple/Erreur de code"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Autre"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Facile à comprendre"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"J'ai pu résoudre mon problème"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Autre"
}]