使用 Hugging Face 微调 QuestionAnswer Camembert 的问题

问题描述

我正在尝试利用法语创建一个问答系统。 为了实现我的目标，我利用了链接中 colab 代码中的代码：https://colab.research.google.com/drive/1uSlWtJdZmLrI3FCNIlUHFxwAJiSu2J0-

我的代码的不同之处在于预训练模型的加载

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForQuestionAnswering
source_model = 'etalab-ia/camembert-base-squadFR-fquad-piaf'
model_fr = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(source_model)
tokenizer_fr = AutoTokenizer.from_pretrained(source_model,use_fast=False)

问题答案的微调模型与以下链接有关： https://huggingface.co/etalab-ia/camembert-base-squadFR-fquad-piaf

我收到的错误是“IndexError: index out of range in self”并且与 def answer_question(question,answer_text) 函数，在代码点引发期望

# ======== Evaluate ========
# Run our example through the model.
outputs = model(torch.tensor([input_ids]),# The tokens representing our input text.
                token_type_ids=torch.tensor([segment_ids]),return_dict=True) 

我尝试了经过微调的 cAmbert 的其他模型，但它们不起作用。 我尝试过使用 mrm8488/bert-multi-cased-finetuned-xquadv1 (https://huggingface.co/mrm8488/bert-multi-cased-finetuned-xquadv1 )，它在不同的语言上进行了微调而不是法语，但结果并不那么有希望（尽管我正在利用零样本跨语言此处解释了 mBERT 的属性：https://arxiv.org/abs/1906.01502 显示了类似拓扑语言的 mBERT 的强大功能）

知道如何处理卡门培尔奶酪的具体问题吗？

解决方法

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