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表格問答
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表格問答
表格問答(Table QA)是關於給定表格中資訊的問答。
有關 `table-question-answering` 任務的更多詳細資訊,請檢視其專用頁面!您將找到示例和相關材料。
推薦模型
- google/tapas-base-finetuned-wtq:一個強大的表格問答模型。
在此處探索所有可用模型並找到最適合您的模型。
使用 API
提供商
import os
from huggingface_hub import InferenceClient
client = InferenceClient(
provider="hf-inference",
api_key=os.environ["HF_TOKEN"],
)
answer = client.table_question_answering(
query="How many stars does the transformers repository have?",
table={"Repository":["Transformers","Datasets","Tokenizers"],"Stars":["36542","4512","3934"],"Contributors":["651","77","34"],"Programming language":["Python","Python","Rust, Python and NodeJS"]},
model="google/tapas-base-finetuned-wtq",
)
API 規範
請求
標頭 | ||
---|---|---|
授權 | 字串 | 驗證頭,格式為 `Bearer: hf_****`,其中 `hf_****` 是具有“推理提供商”許可權的個人使用者訪問令牌。您可以從您的設定頁面生成一個。 |
有效負載 | ||
---|---|---|
inputs* | 物件 | 一個 (表格, 問題) 對用於回答 |
table* | 物件 | 用作問題上下文的表格 |
question* | 字串 | 關於表格的問題 |
引數 | 物件 | |
padding | 列舉 | 可能的值:do_not_pad、longest、max_length。 |
sequential | 布林值 | 是否按順序或批次進行推理。批次處理速度更快,但像 SQA 這樣的模型需要按順序進行推理,以便根據其對話性質提取序列中的關係。 |
truncation | 布林值 | 啟用並控制截斷。 |
響應
正文 | ||
---|---|---|
(陣列) | 物件陣列 | 輸出是一個物件陣列。 |
answer | 字串 | 根據表格給出的問題的答案。如果存在聚合器,答案前面將有 `AGGREGATOR >`。 |
coordinates | 陣列[] | 答案單元格的座標。 |
cells | 字串陣列 | 由答案單元格值組成的字串列表。 |
aggregator | 字串 | 如果模型有聚合器,則返回聚合器。 |