Assegnazione dinamica delle categorie
L'assegnazione dinamica delle categorie consente a un modello di classificare un testo in categorie predefinite, anche senza addestramento specifico su quelle categorie.
Usando la pipeline() di Hugging Face per il task zero-shot-classification, fornisci il testo e le categorie predefinite per identificare la corrispondenza migliore.
Crea un classificatore per prevedere l'etichetta per l'input text, che è un titolo di notizia già caricato per te.
Le pipelines dalla libreria transformers sono già caricate per tua comodità.
Nota: Stiamo usando una versione personalizzata della pipeline per aiutarti a imparare a usare queste funzioni senza dover scaricare il modello.
Questo esercizio fa parte del corso
Lavorare con Hugging Face
Istruzioni dell'esercizio
- Crea la pipeline e salvala come
classifier. - Crea un elenco di etichette -
"politics","science","sports"- e salvalo comecategories. - Prevedi l'etichetta di
textusando il classifier e le categorie predefinite.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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]}")