Asignación dinámica de categorías
La asignación dinámica de categorías permite a un modelo clasificar texto en categorías predefinidas, incluso sin entrenamiento previo para esas categorías.
Utilizando la página pipeline() de Hugging Face para la tarea zero-shot-classification, proporciona el texto y las categorías predefinidas para identificar la mejor coincidencia.
Construye un clasificador para predecir la etiqueta de la entrada text, que es un titular de noticias ya cargado para ti.
El pipelines de la biblioteca transformers está precargado para tu comodidad.
Nota: Estamos utilizando una versión personalizada de la tubería para ayudarte a aprender a utilizar estas funciones sin necesidad de descargar el modelo.
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajar con Cara Abrazada
Instrucciones del ejercicio
- Construye la tubería y guárdala como
classifier. - Crea una lista de las etiquetas -
"politics","science","sports"- y guárdala comocategories. - Predecir la etiqueta de
textutilizando el clasificador y las categorías predefinidas.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
text = "AI-powered robots assist in complex brain surgeries with precision."
# Create the pipeline
____ = pipeline(____="zero-shot-classification", ____="facebook/bart-large-mnli")
# Create the categories list
categories = ["politics", "____", "____"]
# Predict the output
output = ____(____, ____)
# Print the top label and its score
print(f"Top Label: {output['labels'][0]} with score: {output['scores'][0]}")