Asignación dinámica de categorías
La asignación dinámica de categorías permite que un modelo clasifique texto en categorías predefinidas, incluso sin haber sido entrenado previamente para esas categorías.
Usando el pipeline() de Hugging Face para la tarea zero-shot-classification, proporciona el texto y las categorías predefinidas para identificar la mejor coincidencia.
Crea un clasificador que prediga la etiqueta para la entrada text, que es un titular de noticias ya cargado para ti.
Los pipelines de la librería transformers están precargados para tu comodidad.
Nota: Estamos usando una versión personalizada del pipeline para que aprendas a utilizar estas funciones sin necesidad de descargar el modelo.
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajar con Hugging Face
Instrucciones del ejercicio
- Crea el pipeline y guárdalo como
classifier. - Crea una lista con las etiquetas —
"politics","science","sports"— y guárdala comocategories. - Predice la etiqueta de
textusando el clasificador y las categorías predefinidas.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
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]}")