下面以句子情感分析(sentiment analysis)为例,演示一下如何安装使用huggingface的transformers库。直接上代码: #安装transformers pip install transformers #调用transformers对指定的句子进行情感分析fromtransformersimportpipelineSA=pipeline("sentiment-analysis")response=SA("I love SCAU.")print(response) 第一次运行的结...
fromtransformersimportpipelineclassifier=pipeline("sentiment-analysis")classifier(["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.","I hate this so much!",]) 代码执行结果为: [{'label':'POSITIVE','score': 0.9598047137260437},{'label':'NEGATIVE','score': 0.9994558095932007}] 正如...
classifier = pipeline("sentiment-analysis") result = classifier("我是一个中国人,我热爱中国的大好河山.") print(result) results = classifier( ["I am a Chinese, I love China's great rivers and mountains", "I hate this so much!"] ) print(results) #output No model was supplied, defaulte...
在使用时,可以直接在pipeline方法中指定model为“nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment”。 classifier = pipeline('sentiment-analysis', model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment") 这个分类器现在可以处理文本在英语,法语,也可以处理荷兰语,德语,意大利语和西班牙语! 我们还可以用一个保存...
预处理后的数据作为输入参数传递给模型(Model)。 模型的预测结果(输出内容)是经过后处理的,可供理解。 目前可用的pipelines如下: feature-extraction(特征提取) fill-mask ner(命名实体识别) question-answering(自动问答) sentiment-analysis(情感分析) summarization(摘要) ...
Sentiment Analysis on Encrypted Data with Homomorphic EncryptionIt is well-known that a sentiment analysis model determines whether a text is positive, negative, or neutral. However, this process typically requires access to unencrypted text, which can pose privacy concerns.Homomorphic...
device]:设备，即程序运行所在的环境，如"cpu", "cuda:1", "mps"等model加载主要有以下几类，...
1. 情感分析 from transformers import pipelineclassifier = pipeline("sentiment-analysis")classifier("I am happy.")输出：[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998760223388672}]也可以传列表作为参数。2. 零样本文本分类 from transformers import pipelineclassifier = pipeline("zero-shot-classification")...
pipe = pipeline(task="sentiment-analysis")# Defining the model we choose.pipe = pipeline(model="...
初始化一个tokenizer 和 model,这里使用的是Bert进行 定义一段 text 和几个 question 对question 列表遍历,将每个question都和text 组成一个sequence 将sequence 扔到模型中,模型为 sequence 中每个 token (包括text和question)都输出两个score,代表这个位置是答案开始和结束位置的分数。 对分数计算softmax 生成概率 ...