บูรณาการผู้ตอบคำถาม BERT

Task Library BertQuestionAnswerer API โหลดโมเดล Bert และตอบคำถามตามเนื้อหาของข้อความที่กำหนด สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูเอกสารประกอบสำหรับโมเดลคำถาม-คำตอบ ที่นี่

คุณสมบัติที่สำคัญของ BertQuestionAnswerer API

  • รับอินพุตข้อความสองรายการเป็นคำถามและบริบท และแสดงรายการคำตอบที่เป็นไปได้

  • ดำเนินการโทเค็น Wordpiece หรือ Sentencepiece นอกกราฟในข้อความที่ป้อน

รองรับโมเดล BertQuestionAnswerer

รุ่นต่อไปนี้เข้ากันได้กับ BertNLClassifier API

เรียกใช้การอนุมานใน Java

ขั้นตอนที่ 1: นำเข้าการพึ่งพา Gradle และการตั้งค่าอื่นๆ

คัดลอกไฟล์โมเดล .tflite ไปยังไดเร็กทอรีทรัพย์สินของโมดูล Android ที่จะเรียกใช้โมเดล ระบุว่าไม่ควรบีบอัดไฟล์ และเพิ่มไลบรารี TensorFlow Lite ลงในไฟล์ build.gradle ของโมดูล:

android {
    // Other settings

    // Specify tflite file should not be compressed for the app apk
    aaptOptions {
        noCompress "tflite"
    }

}

dependencies {
    // Other dependencies

    // Import the Task Text Library dependency (NNAPI is included)
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-task-text:0.4.4'
}

ขั้นตอนที่ 2: เรียกใช้การอนุมานโดยใช้ API

// Initialization
BertQuestionAnswererOptions options =
    BertQuestionAnswererOptions.builder()
        .setBaseOptions(BaseOptions.builder().setNumThreads(4).build())
        .build();
BertQuestionAnswerer answerer =
    BertQuestionAnswerer.createFromFileAndOptions(
        androidContext, modelFile, options);

// Run inference
List<QaAnswer> answers = answerer.answer(contextOfTheQuestion, questionToAsk);

ดู ซอร์สโค้ด สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม

เรียกใช้การอนุมานใน Swift

ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า CocoaPods

เพิ่มพ็อด TensorFlowLiteTaskText ใน Podfile

target 'MySwiftAppWithTaskAPI' do
  use_frameworks!
  pod 'TensorFlowLiteTaskText', '~> 0.4.4'
end

ขั้นตอนที่ 2: เรียกใช้การอนุมานโดยใช้ API

// Initialization
let mobileBertAnswerer = TFLBertQuestionAnswerer.questionAnswerer(
      modelPath: mobileBertModelPath)

// Run inference
let answers = mobileBertAnswerer.answer(
      context: context, question: question)

ดู ซอร์สโค้ด สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม

เรียกใช้การอนุมานใน C ++

// Initialization
BertQuestionAnswererOptions options;
options.mutable_base_options()->mutable_model_file()->set_file_name(model_path);
std::unique_ptr<BertQuestionAnswerer> answerer = BertQuestionAnswerer::CreateFromOptions(options).value();

// Run inference with your inputs, `context_of_question` and `question_to_ask`.
std::vector<QaAnswer> positive_results = answerer->Answer(context_of_question, question_to_ask);

ดู ซอร์สโค้ด สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม

เรียกใช้การอนุมานใน Python

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้งแพ็คเกจ pip

pip install tflite-support

ขั้นตอนที่ 2: การใช้แบบจำลอง

# Imports
from tflite_support.task import text

# Initialization
answerer = text.BertQuestionAnswerer.create_from_file(model_path)

# Run inference
bert_qa_result = answerer.answer(context, question)

ดู ซอร์สโค้ด สำหรับตัวเลือกเพิ่มเติมในการกำหนดค่า BertQuestionAnswerer

ตัวอย่างผลลัพธ์

นี่คือตัวอย่างผลลัพธ์คำตอบของ โมเดล ALBERT

บริบท: "ป่าฝนอเมซอน หรืออีกทางหนึ่งคือ ป่าอเมซอน หรือที่รู้จักในภาษาอังกฤษว่า อเมซอนเนีย เป็นป่าฝนเขตร้อนชื้นใบกว้างในชีวนิเวศอเมซอน ซึ่งครอบคลุมพื้นที่ส่วนใหญ่ของแอ่งอเมซอนในอเมริกาใต้ แอ่งนี้ครอบคลุมพื้นที่ 7,000,000 ตารางกิโลเมตร (2,700,000 ตารางไมล์) ) ซึ่งมีป่าฝนปกคลุมพื้นที่ 5,500,000 ตารางกิโลเมตร (2,100,000 ตารางไมล์) ภูมิภาคนี้รวมถึงดินแดนของเก้าประเทศด้วย"

คำถาม: ป่าฝนอเมซอนอยู่ที่ไหน?

คำตอบ:

answer[0]:  'South America.'
logit: 1.84847, start_index: 39, end_index: 40
answer[1]:  'most of the Amazon basin of South America.'
logit: 1.2921, start_index: 34, end_index: 40
answer[2]:  'the Amazon basin of South America.'
logit: -0.0959535, start_index: 36, end_index: 40
answer[3]:  'the Amazon biome that covers most of the Amazon basin of South America.'
logit: -0.498558, start_index: 28, end_index: 40
answer[4]:  'Amazon basin of South America.'
logit: -0.774266, start_index: 37, end_index: 40

ลองใช้ เครื่องมือสาธิต CLI ง่ายๆ สำหรับ BertQuestionAnswerer ด้วยโมเดลและข้อมูลการทดสอบของคุณเอง

ข้อกำหนดความเข้ากันได้ของโมเดล

BertQuestionAnswerer API คาดว่าจะมีโมเดล TFLite พร้อมด้วย ข้อมูลเมตาของโมเดล TFLite ที่บังคับ

ข้อมูลเมตาควรเป็นไปตามข้อกำหนดต่อไปนี้:

  • input_process_units สำหรับ Tokenizer ของ Wordpiece/Sentencepiece

  • เทนเซอร์อินพุต 3 ตัวที่มีชื่อ "ids", "mask" และ "segment_ids" สำหรับเอาต์พุตของโทเค็น

  • เทนเซอร์เอาท์พุต 2 ตัวที่มีชื่อ "end_logits" และ "start_logits" เพื่อระบุตำแหน่งสัมพัทธ์ของคำตอบในบริบท