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...
为此,我们使用AutoTokenizer类及其from_pretrained()方法,在这个方法中使用我们模型的预处理分词器的检查点名称,它将自动获取与模型的标记器相关联的数据,并对其进行缓存(因此只有在第一次运行下面的代码时才会下载)。 eg:sentiment-analysis(情绪分析)管道的默认检查点是distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-e...
在下面的代码中,我们将使用“sentiment-analysis (情感分析)”来使用这个pipeline。 from transformers import pipeline ##定义一个分类器。 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...
To represent the text for sentiment analysis, we chose to use a transformer hidden representation as it yields high accuracy for the final model in a very efficient way. For a comparison of this representation set against a more common procedure like the TF-IDF approach, please see this full...
# Defining directly the task we want to implement. pipe = pipeline(task="sentiment-analysis") # Defining the model we choose. pipe = pipeline(model="model-to-be-used")1.2.3.4.值得一提的是，不建议使用基于任务的方法，因为它限制了我们对所使用的特定模型的控制。在本文例子中，我选择了“...
pipe = pipeline(task="sentiment-analysis") # Defining the model we choose. pipe = pipeline(model="model-to-be-used") 值得一提的是,不建议使用基于任务的方法,因为它限制了我们对所使用的特定模型的控制。 在本文例子中,我选择了“distilbert-base-uncase-fine tuned-sst-2-english”,但你可以随意浏览...
当前在下面网址查到当前有效的Pipeline：https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/pipelines 本文介绍其中一些管道模型的使用。二、一些管道模型示例 1. 情感分析 from transformers import pipelineclassifier = pipeline("sentiment-analysis")classifier("I am happy.")输出：[{'label': 'POSITIVE', '...
clf=pipeline('sentiment-analysis')clf('Haha, today is a nice day!') 输出: 代码语言:javascript 复制 [{'label':'POSITIVE','score':0.9998709559440613}] 还可以直接接受多个句子,一起预测: 代码语言:javascript 复制 clf(['good','nice','bad']) ...
classifier = pipeline("sentiment-analysis") classifier( [ "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "I hate this so much!", ] ) # 输出: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598047137260437}, {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9994558095932007}] ...
classifier = pipeline("sentiment-analysis") classifier("I am happy.") 1. 2. 3. 4. 输出: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998760223388672}] 1. 也可以传列表作为参数。 2. 零样本文本分类 from transformers import pipeline classifier = pipeline("zero-shot-classification") ...