Question Answering

概要

主題に関するテキスト本文 (コンテキスト) とその主題に関する質問を入力すると、このモデルはその特定のコンテキストに基づいて質問に答えます。

このモデルは BERT モデルをベースに作成されています。

モデルのメタデータ

参考資料

• J. Devlin、M. Chang、K. Lee、K. Toutanova 共著「BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding」、arXiv、2018 年
• Google BERT
• Google BERT リポジトリー上の SQuAD データセットのバージョン 1.1

ライセンス

このモデルのデプロイ方法

このモデルは、以下のメカニズムを使用してデプロイできます。

• Dockerhub からデプロイする場合:

docker run -it -p 5000:5000 codait/max-question-answering

• Kubernetes 上にデプロイする場合:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/IBM/MAX-Question-Answering/master/max-question-answering.yaml

ここをクリックして、この MAX モデルを IBM Cloud 上にデプロイする方法を詳しく説明しているチュートリアルを参照してください。

• ローカルにデプロイする場合: GitHub 上に置かれているモデルの README で説明している手順に従ってください。

使用例

このモデルをテストまたは使用するには、以下の方法があります。

• cURL を使用してテストする
• ノートブック内でテストする

cURL を使用してモデルをテストする

モデルをデプロイしたら、コマンド・ラインからモデルをテストできます。例えばローカルで実行する場合は、以下のコマンドを使用します。

curl -X POST "http://localhost:5000/model/predict" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"paragraphs\": [{ \"context\": \"John lives in Brussels and works for the EU\", \"questions\": [\"Where does John Live?\",\"What does John do?\",\"What is his name?\" ]},{ \"context\": \"Jane lives in Paris and works for the UN\", \"questions\": [\"Where does Jane Live?\",\"What does Jane do?\" ]}]}"

{
  "status": "ok",
  "predictions": [
    [
      "Brussels",
      "works for the EU",
      "John"
    ],
    [
      "Paris",
      "works for the UN"
    ]
  ]
}

ノートブック内でモデルをテストする

デモ用ノートブックで、特定のテキスト・コーパスに基づいて、このモデルを使用して質問に答える手順を説明しています。このノートブックはデフォルトでは、ホストされているデモ・インスタンスを使用しますが、ローカルで実行されているインスタンスを使用することもできます。

新しいターミナル・ウィンドウ内で、モデルのリポジトリーのベース・フォルダーから次のコマンドを実行します。

jupyter notebook

上記のコマンドにより、ノートブック・サーバーが起動します。samples/demo.ipynb をクリックすると、デモ用ノートブックを起動できます。

このモデルのトレーニング方法

このモデルは、以下のメカニズムを使用してトレーニングできます。

• IBM Cloud 上の Watson Machine Learning を利用してトレーニングする場合: GitHub 上のモデルのトレーニング README に記載されている手順に従います。

リソースとコントリビューション

Model Asset Exchange プロジェクトへのコントリビューションにご興味がある場合、またはご不明な点がある場合は、このリンク先の手順に従ってください。