Atribuição dinâmica de categorias
A atribuição dinâmica de categorias permite que um modelo classifique o texto em categorias predefinidas, mesmo sem treinamento prévio para essas categorias.
Usando o site pipeline() da Hugging Face para a tarefa zero-shot-classification, forneça o texto e as categorias predefinidas para que você identifique a melhor correspondência.
Crie um classificador para prever o rótulo da entrada text, que é uma manchete de notícias já carregada para você.
O site pipelines da biblioteca transformers está pré-carregado para sua conveniência.
Observação: Estamos usando uma versão personalizada do pipeline para ajudar você a aprender a usar essas funções sem precisar fazer o download do modelo.
Este exercício faz parte do curso
Trabalhando com o Hugging Face
Instruções do exercício
- Crie o pipeline e salve-o como
classifier. - Crie uma lista dos rótulos -
"politics","science","sports"- e salve comocategories. - Prever o rótulo de
textusando o classificador e as categorias predefinidas.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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]}")