使用Python调用Hugging Face Question Answering (问答)模型

使用Python调用Hugging Face Question Answering (问答)模型

在自然语言处理领域，问答系统是一种能够回答用户提出的问题的智能系统。Hugging Face是一个知名的开源软件库，提供了许多强大的自然语言处理工具和模型。其中，Hugging Face的Question Answering模型可以帮助我们构建问答系统，使得我们能够从给定的文本中提取答案。

本文将介绍如何使用Python编程语言调用Hugging Face的Question Answering模型，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要安装Hugging Face库。可以使用pip命令来安装：

pip install transformers

安装完成后，我们可以导入所需的模块和类：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

接下来，我们需要选择一个预训练的Question Answering模型。Hugging Face提供了许多不同的模型，例如BERT、DistilBERT、RoBERTa等。你可以根据自己的需求选择合适的模型。这里以BERT为例：