BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Dinamik kategori ataması

Dinamik kategori ataması, bir modelin önceden o kategorilerde özel olarak eğitilmemiş olsa bile metni önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırmasını sağlar.

Hugging Face’in zero-shot-classification görevi için pipeline()ını kullanarak, metni ve önceden tanımlanmış kategorileri verip en iyi eşleşmeyi bulabilirsin.

Girdi olan ve senin için önceden yüklenmiş bir haber başlığını içeren text için etiketi tahmin edecek bir sınıflandırıcı oluştur.

transformers kitaplığından pipelines kolaylık olması için önceden yüklendi.

Not: Bu işlevleri modeli indirmene gerek kalmadan nasıl kullanacağını öğrenmen için özelleştirilmiş bir pipeline sürümü kullanıyoruz.

Bu egzersiz

Hugging Face ile Çalışmak

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Pipeline'ı oluştur ve classifier olarak kaydet.
  • Etiketlerden oluşan bir liste oluştur - "politics", "science", "sports" - ve categories olarak kaydet.
  • Önceden tanımlanmış kategorilerle textin etiketini classifier kullanarak tahmin et.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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]}")
Kodu Düzenle ve Çalıştır