Zero-shot classification Text generation 使用Model Hub 获取需要的模型 Inference API Mask filling Named entity recognition Question answering Summarization Translation Pipeline 是 Transfomer 库的最高级 API。它用于将模型与必要的预处理、后处理过程连接起来,实现由输入到输出的完整数据流搭建。 当我们想让文本经过...
"zero-shot-classification": will return a ZeroShotClassificationPipeline. "conversational": will return a ConversationalPipeline. 下面可以可以来试试用pipeline直接来做一些任务: Have a try: Zero-shot-classification 零样本学习,就是训练一个可以预测任何标签的模型,这些标签可以不出现在训练集中。 一种零样本...
通过这样的训练,我们可以直接把hypothesis中的politics换成其他词儿,就可以实现zero-shot-learning了。而Huggingface pipeline中的零样本学习,使用的就是在NLI任务上预训练好的模型。 代码语言:javascript 复制 clf=pipeline('zero-shot-classification')clf(sequences=["A helicopter is flying in the sky","A bird ...
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")classifier( ["T...
from transformers import pipeline 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-c...
：包括lmage Classification（图像分类），lmage Segmentation（图像分割）、zero-Shot lmage Classification（...
常用NLP任务在pipeline有对应参数: * feature-extraction (get the vector representation of a text) * fill-mask * ner (named entity recognition) * question-answering * sentiment-analysis * summarization * text-generation * translation * zero-shot-classification 相关任务举例: 零样本分类 # 导入pipeline...
zero-shot-classification Document Question Answering document-question-answering Visual Question Answering visual-question-answering Image-to-Text image-to-text 大语言对话模型 您可以在官方库tasks中选择要部署的大语言对话模型,并获取大语言对话模型的MODEL_ID(模型ID)、TASK(模型对应的TASK)、REVISION(模型版本)...
Natural Language Processing(自然语言处理):包括Translation(机器翻译)、Fill-Mask(填充掩码,预测句子中被遮掩的词)、Token Classification(词分类)、Sentence Similarity(句子相似度)、Question Answering(问答系统),Summarization(总结,缩句)、Zero-Shot Classification (零样本分类)、Text Classification(文本分类)、Text2Tex...
在Cooovally官网进入“模型探索”页面；新建极速任务，选择任务类型后，点击上传模型，选择在线下载，粘贴...