為 RLHF 對產生的文字進行情感分類
你現在要為產生的評論進行分類。評估輸出的一種方式，是使用分類器 lvwerra/distilbert-imdb 量測這些評論的正向程度。你也可以透過 Hugging Face 的 pipelines 來建立它。
pipeline 函式庫已從 transformers 預先匯入。lvwerra/distilbert-imdb 模型已預先載入為 model。tokenizer 已預先載入為 tokenizer。
本練習屬於課程
Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF）
練習說明
- 使用
pipeline函式，搭配該模型建立情感分析（sentiment-analysis）管線。 - 對提供的評論進行情感分類。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create a sentiment analysis pipeline
sentiment_analyzer = pipeline(____, model=____, tokenizer=____)
review_text = "Surprisingly, the film is a very good one"
# Classify the sentiment of the review
sentiment = sentiment_analyzer(____)
print(f"Sentiment Analysis Result: {sentiment}")