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演習

動的カテゴリ割り当て

動的カテゴリ割り当てを使うと、あらかじめそのカテゴリで学習していなくても、モデルがテキストを定義済みのカテゴリに分類できます。

Hugging Face の zero-shot-classification タスク用 pipeline() を使い、テキストと定義済みカテゴリを与えて最も適したものを見つけます。

すでに読み込まれているニュース見出し text のラベルを予測する分類器を作成してください。

transformers ライブラリの pipelines はあらかじめ読み込まれています。

注: モデルをダウンロードせずに関数の使い方を学べるよう、ここではカスタマイズされた pipeline を使用しています。

指示

100 XP
  • パイプラインを構築して classifier として保存します。
  • ラベルのリスト "politics", "science", "sports" を作成し、categories として保存します。
  • 分類器と定義済みカテゴリを使って、text のラベルを予測します。