Zero-shot-classificatie en QNLI

Natural Language Processing (NLP) in Python

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Zero-shot-classificatie

Laat een model tekst aan ongeziene labels toewijzen
Gebruikt natuurlijke-taalvoorspelling voor de output
Handig voor:
- Contenttagging
- Klantenondersteuning
- Nieuwsartikelen filteren

Afbeelding met de tekst "The national football team won the cup yesterday" die geclassificeerd moet worden in drie categorieën: sports, technology en health.

Zero-shot-classificatiepijplijn

from transformers import pipeline

zero_shot_classifier = pipeline(

  task="zero-shot-classification",

  model="MoritzLaurer/DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli"
)

text = "The national football team won the cup yesterday."

candidate_labels = ["sports", "technology", "health"]

result = zero_shot_classifier(text, candidate_labels)

print(result)

{'sequence': 'The national football team won the cup yesterday.',
 'labels': ['sports', 'technology', 'health'], 
 'scores': [0.9948731064796448, 0.0029330444522202015, 0.002193822991102934]}

Question Natural Language Inference (QNLI)

Bepaalt of het antwoord op een vraag in een passage staat
Handig voor:
- Documentzoektocht
- Chatbots
- Informatie-opvraging

Afbeelding die laat zien dat QNLI een passage en een vraag ontvangt en een score teruggeeft.

QNLI-pijplijn

from transformers import pipeline

qnli_pipeline = pipeline(
    task="text-classification", 
    model="cross-encoder/qnli-electra-base"
    )

passage = "Penguins are found primarily in the Southern Hemisphere."

question = "Where do penguins live?"

result = qnli_pipeline({"text": question, "text_pair": passage})

print(result)

{'label': 'LABEL_0', 'score': 0.9951545000076294}

QNLI-pijplijn

from transformers import pipeline
qnli_pipeline = pipeline(
    task="text-classification", 
    model="cross-encoder/qnli-electra-base"
    )
passage = "Penguins are found primarily in the Southern Hemisphere."
question = "What is the capital of Paris?"
result = qnli_pipeline({"text": question, "text_pair": passage})
print(result)

{'label': 'LABEL_0', 'score': 0.008907231502234936}

Laten we oefenen!

Natural Language Processing (NLP) in Python