readme: ---
  language: zh
  datasets:
  - DeltaReadingComprehensionDataset
  widget:
  - text: "中興大學在哪裡?"
    context: "國立中興大學（簡稱興大、NCHU），是位於臺中的一所高等教育機構。中興大學以農業科學、農業經濟學、獸醫、生命科學、轉譯醫學、生醫工程、生物科技、綠色科技等研究領域見長 。近年中興大學與臺中榮民總醫院、彰化師範大學、中國醫藥大學等機構合作，聚焦於癌症醫學、免疫醫學及醫學工程三項領域，將實驗室成果逐步應用到臨床上，未來「衛生福利部南投醫院中興院區」將改為「國立中興大學醫學院附設醫院」。興大也與臺中市政府合作，簽訂合作意向書，共同推動數位文化、智慧城市等面相帶動區域發展。"
  - text: "我住在哪裡?"
    context: "我叫翰承，我住在台中。"
  
  ---
  # bert-base-chinese for QA 
  
  This is the [bert-base-chinese](https://huggingface.co/bert-base-chinese) model, fine-tuned using the DRCD dataset. It's been trained on question-answer pairs for the task of Question Answering.
  
  ## Usage
  
  ### In Transformers
  ```python
  from transformers import BertTokenizerFast, BertForQuestionAnswering, pipeline
  model_name = "NchuNLP/Chinese-Question-Answering"
  tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name)
  model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
  
  # a) Get predictions 
  nlp = pipeline('question-answering', model=model, tokenizer=tokenizer)
  QA_input = {
      'question': '中興大學在哪裡？',
      'context': '國立中興大學（簡稱興大、NCHU），是位於臺中的一所高等教育機構。中興大學以農業科學、農業經濟學、獸醫、生命科學、轉譯醫學、生醫工程、生物科技、綠色科技等研究領域見長 。近年中興大學與臺中榮民總醫院、彰化師範大學、中國醫藥大學等機構合作，聚焦於癌症醫學、免疫醫學及醫學工程三項領域，將實驗室成果逐步應用到臨床上，未來「衛生福利部南投醫院中興院區」將改為「國立中興大學醫學院附設醫院」。興大也與臺中市政府合作，簽訂合作意向書，共同推動數位文化、智慧城市等面相帶動區域發展。'
  }
  res = nlp(QA_input)
  
  {'score': 1.0, 'start': 21, 'end': 23, 'answer': '臺中'}
  
  # b) Inside the Question answering pipeline
  
  inputs = tokenizer(query, text, return_tensors="pt",padding=True, truncation=True, max_length=512, stride=256)
  outputs = model(**inputs)
  
  sequence_ids = inputs.sequence_ids()
  # Mask everything apart from the tokens of the context
  mask = [i != 1 for i in sequence_ids]
  # Unmask the [CLS] token
  mask[0] = False
  mask = torch.tensor(mask)[None]
  
  start_logits[mask] = -10000
  end_logits[mask] = -10000
  
  start_probabilities = torch.nn.functional.softmax(start_logits, dim=-1)[0]
  end_probabilities = torch.nn.functional.softmax(end_logits, dim=-1)[0]
  
  scores = start_probabilities[:, None] * end_probabilities[None, :]
  
  max_index = scores.argmax().item()
  start_index = max_index // scores.shape[1]
  end_index = max_index % scores.shape[1]
  
  
  inputs_with_offsets = tokenizer(query, text, return_offsets_mapping=True)
  offsets = inputs_with_offsets["offset_mapping"]
  
  start_char, _ = offsets[start_index]
  _, end_char = offsets[end_index]
  answer = text[start_char:end_char]
  
  result = {
      "answer": answer,
      "start": start_char,
      "end": end_char,
      "score": scores[start_index, end_index],
  }
  print(result)
  
  ```
  
  ## Authors
  **Han Cheng Yu:** boy19990222@gmail.com
  
  **Yao-Chung Fan:** yfan@nchu.edu.tw
  
  ## About us
  
  [中興大學自然語言處理實驗室](https://nlpnchu.org/)研究方向圍繞於深度學習技術在文字資料探勘 (Text Mining) 與自然語言處理 (Natural Language Processing) 方面之研究，目前實驗室成員的研究主題著重於機器閱讀理解 (Machine Reading Comprehension) 以及自然語言生成 (Natural Language Generation) 兩面向。
  
  ## More Information
  
  <p>For more info about Nchu NLP Lab, visit our <strong><a href="https://demo.nlpnchu.org/">Lab Online Demo</a></strong> repo and <strong><a href="https://github.com/NCHU-NLP-Lab">GitHub</a></strong>. 