Gán danh mục động
Gán danh mục động cho phép mô hình phân loại văn bản vào các danh mục được xác định trước, ngay cả khi chưa từng được huấn luyện cho các danh mục đó.
Dùng pipeline() của Hugging Face cho tác vụ zero-shot-classification, cung cấp văn bản và các danh mục định trước để xác định khớp tốt nhất.
Hãy xây dựng một bộ phân loại để dự đoán nhãn cho text đầu vào, đây là một tiêu đề tin tức đã được nạp sẵn cho bạn.
pipelines từ thư viện transformers đã được nạp sẵn để bạn tiện sử dụng.
Lưu ý: Chúng ta đang dùng một phiên bản pipeline tùy chỉnh để giúp bạn học cách sử dụng các hàm này mà không cần tải mô hình về.
Bài tập này là một phần của khóa học
Làm việc với Hugging Face
Hướng dẫn bài tập
- Xây dựng pipeline và lưu vào
classifier. - Tạo danh sách các nhãn -
"politics","science","sports"- và lưu vàocategories. - Dự đoán nhãn của
textbằng classifier và các danh mục định trước.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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]}")