subtitles/fr/tasks_01_🤗-tasks-question-answering.srt

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Bienvenue dans la série d'Hugging Face sur les tâches ! 

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Dans cette vidéo, nous allons examiner la tâche de réponse aux questions.

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La réponse aux questions consiste à extraire une réponse dans un document donné.

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Les modèles de réponse aux questions prennent un contexte, qui est le document dans lequel vous souhaitez effectuer une recherche,

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00:00:26,240 --> 00:00:31,440
et une question et renvoient une réponse. Notez que la réponse n'est pas générée,

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mais extraite du contexte. Ce type de réponse aux questions est appelé extractive.

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La tâche est évaluée sur deux statistiques, la correspondance exacte et le score F1.

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00:00:49,680 --> 00:00:52,320
Comme son nom l'indique, la correspondance exacte recherche une

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00:00:52,320 --> 00:00:57,840
correspondance exacte entre la réponse prédite et la bonne réponse.

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Une métrique couramment utilisée est le F1-Score, qui est calculé sur des tokens prédits

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correctement et incorrectement. Il est calculé sur la moyenne de deux métriques appelées

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00:01:10,960 --> 00:01:16,560
précision et rappel, qui sont des métriques largement utilisées dans les problèmes de classification.

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Un exemple de jeu de données utilisé pour cette tâche est appelé SQuAD. Ce jeu de données contient des contextes, des questions

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et les réponses obtenues à partir d'articles de Wikipédia en anglais.

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Vous pouvez utiliser des modèles de réponse aux questions pour répondre automatiquement aux questions posées

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par vos clients. Vous avez simplement besoin d'un document contenant des informations sur votre entreprise

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et interrogez ce document avec les questions posées par vos clients.

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Pour plus d'informations sur la tâche de réponse aux questions, consultez le cours d'Hugging Face.