A Vietnamese Dataset for Evaluating Machine Reading Comprehension
Paper • 2009.14725 • Published
How to use chieunq/XLM-R-base-finetuned-uit-vquad-1 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("question-answering", model="chieunq/XLM-R-base-finetuned-uit-vquad-1") # Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chieunq/XLM-R-base-finetuned-uit-vquad-1")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("chieunq/XLM-R-base-finetuned-uit-vquad-1")We fined-tune model XLM-Roberta-base in UIT-vquad dataset (https://arxiv.org/pdf/2009.14725.pdf)
from transformers import pipeline
# Replace this with your own checkpoint
model_checkpoint = "chieunq/XLM-R-base-finetuned-uit-vquad-1"
question_answerer = pipeline("question-answering", model=model_checkpoint)
context = """
Nhóm của chúng tôi là sinh viên năm 4 trường ĐH Công Nghệ - ĐHQG Hà Nội. Nhóm gồm 3 thành viên : Nguyễn Quang Chiều, Nguyễn Quang Huy và Nguyễn Trần Anh Đức . Đây là pha Reader trong dự án cuồi kì môn Các vấn đề hiện đại trong CNTT của nhóm .
"""
question = "3 thành viên trong nhóm gồm những ai ?"
question_answerer(question=question, context=context)
{'score': 0.9928902387619019,
'start': 98,
'end': 158,
'answer': 'Nguyễn Quang Chiều, Nguyễn Quang Huy và Nguyễn Trần Anh Đức.'}