문법 정확성
텍스트 분류는 입력 텍스트를 미리 정해진 범주로 레이블링하는 과정이에요. 예를 들어 감성(positive, negative), 스팸 탐지(spam, not spam), 그리고 문법 오류 판별 등이 있어요.
입력 문장에 문법 오류가 있는지 확인하기 위해 text-classification 파이프라인을 사용하는 방법을 살펴보세요.
transformers 라이브러리의 pipeline은 이미 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Hugging Face 활용하기
연습 안내
- 작업
text-classification용 파이프라인을 만들고 모델"abdulmatinomotoso/English_Grammar_Checker"를 사용해 파이프라인을grammar_checker로 저장하세요. - 제공된 입력 문장의 문법 정확성을 예측하기 위해
grammar_checker를 사용하고 결과를output에 저장하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a pipeline for grammar checking
____ = ____(
____="text-classification",
____="abdulmatinomotoso/English_Grammar_Checker"
)
# Check grammar of the input text
output = ____("I will walk dog")
print(output)