このqa_modelをつかうにはどうしたらいいの？

2024年6月8日

qa_modelを使用するには、次の手順に従います。

1. モデルのロード: モデルをロードして使用するために、次のコードを実行します。

python
import tensorflow as tf

# モデルのロード
model = tf.keras.models.load_model("qa_model")

2. 質問に対する答えの生成: ロードしたモデルを使用して、質問に対する答えを生成します。次のように行います。

python
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# Tokenizerの準備（トレーニング時と同じものを使用）
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(["What is your name?", "How old are you?", "What is your favorite color?"])

# 質問を数値シーケンスに変換
question = ["What is your name?"]
question_sequence = tokenizer.texts_to_sequences(question)
question_sequence = pad_sequences(question_sequence, padding='post', maxlen=maxlen)

# モデルを使用して答えを生成
output_sequence = model.predict(question_sequence)

# 数値シーケンスをテキストに変換
output_sequence = np.argmax(output_sequence, axis=-1)
answer = tokenizer.sequences_to_texts(output_sequence)

print("Answer:", answer)

これで、qa_modelを使用して質問に対する答えを生成する準備ができました。質問を入力として与えると、モデルは適切な答えを生成します。