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연습 문제

동적 범주 할당

동적 범주 할당은 모델이 사전에 해당 범주로 학습되지 않았더라도, 미리 정의된 범주에 텍스트를 분류할 수 있게 해요.

Hugging Face의 zero-shot-classification 작업을 위한 pipeline()을 사용해, 텍스트와 미리 정의한 범주를 제공하여 가장 잘 맞는 범주를 찾으세요.

이미 로드된 뉴스 헤드라인인 입력 text의 라벨을 예측할 분류기를 만들어 보세요.

편의를 위해 transformers 라이브러리의 pipelines가 미리 로드되어 있어요.

참고: 모델을 다운로드하지 않고도 이러한 함수 사용법을 익힐 수 있도록, 맞춤형 파이프라인 버전을 사용하고 있어요.

지침

100 XP
  • 파이프라인을 구성하고 classifier로 저장하세요.
  • 라벨 목록 "politics", "science", "sports"를 만들고 categories로 저장하세요.
  • 미리 정의한 범주와 분류기를 사용해 text의 라벨을 예측하세요.