ÎncepețiÎncepe gratuit

Atribuirea dinamică a categoriilor

Atribuirea dinamică a categoriilor permite unui model să clasifice textul în categorii predefinite, chiar și fără antrenament prealabil pentru acele categorii.

Folosind pipeline() din Hugging Face pentru sarcina zero-shot-classification, furnizează textul și categoriile predefinite pentru a identifica cea mai bună potrivire.

Creează un clasificator care să prezică eticheta pentru text-ul de intrare – un titlu de știre deja încărcat pentru tine.

pipelines din biblioteca transformers este preîncărcat pentru confortul tău.

Notă: Folosim o versiune personalizată a pipeline-ului pentru a te ajuta să înveți cum să utilizezi aceste funcții fără a fi nevoie să descarci modelul.

Acest exercițiu face parte din cursul

Lucrul cu Hugging Face

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Construiește pipeline-ul și salvează-l ca classifier.
  • Creează o listă cu etichetele – "politics", "science", "sports" – și salveaz-o ca categories.
  • Prezice eticheta lui text folosind clasificatorul și categoriile predefinite.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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]}")
Editează și rulează codul