Добрый день,
Передо мной стоит задача разработать бота, способного давать базовые ответы по юридическим вопросам. То есть, имеется база знаний - законы РФ, бот должен по заданному вопросу пользователя выдавать подходящий ответ со ссылками на соответствующие статьи.
Вопрос в том, какая модель для этого будет предпочтительней? По первому впечатлению хочется выбрать ODQA из-за обилия различных законов, но может быть я ошибаюсь?
Приветствую @Maxim ,
Все верно тут подходит ODQA, однако, для начала убедитесь, что на вашем домене извлечение ответа работает корректно. Прогоните пару примеров через Demo DeepPavlov.ai
Далее Вам будет необходимо натренировать ранкер из модели ODQA, тут многое будет зависеть от формата данных. Смотрите примеры в наших статьях Open-domain question answering with DeepPavlov | by Vasily Konovalov | DeepPavlov | Medium
Спасибо за ответ! Я прогнал пару примеров в демо, и на самом деле получаемые ответы не совсем корректны и хотелось бы получать более развернутые ответы. Можно ли извлечь номер/название документа, по которому был произведен ответ, чтобы обосновать его?
И насколько я понял по вашей статье, для обучения ранкера используются данные в формате txt, где каждый файл - это отдельная статья (в произвольном формате?). Если же нужно использовать json, то данные нужно описывать примерно так?
[
{
"title":"title1",
"doc":"<article1_text>"
},
{
"title":"title2",
"doc":"<article2_text>"
}
]
Формат json верен, однако лучше проверить на небольшом примере, например, пара документов.
Номер/название документа возможно извлечь, если пробросить tfidf_doc_ids по конфигу, возможно, имеет смысл протестировать ранкер отдельно.