Klasifikasi teks

Bekerja dengan Hugging Face

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

Klasifikasi teks: Analisis sentimen

Memberi label teks berdasarkan nada emosionalnya

Analisis sentimen

Aplikasi: menganalisis ulasan, melacak sentimen media sosial

Ikon sentimen

Analisis sentimen: contoh kode

from transformers import pipeline


my_pipeline = pipeline(
    "text-classification",
    model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
)

print(my_pipeline("Wi-Fi is slower than a snail today!"))

[{'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.99}]

Klasifikasi teks: Ketepatan tata bahasa

Pemeriksa tata bahasa

Mengevaluasi ketepatan tata bahasa teks

Contoh ketepatan tata bahasa

Aplikasi: pemeriksa tata bahasa, alat belajar bahasa

Ketepatan tata bahasa: contoh kode

from transformers import pipeline


# Create a pipeline for grammar checking
grammar_checker = pipeline(
    task="text-classification",
    model="abdulmatinomotoso/English_Grammar_Checker"
)

# Check grammar of the input text
print(grammar_checker("He eat pizza every day."))

[{'label': 'LABEL_0', 'score': 0.99}]

Klasifikasi teks: QNLI

$$ Tanya Jawab

Memeriksa apakah premis menjawab pertanyaan
Aplikasi: sistem tanya jawab, pemeriksaan fakta

Contoh QNLI

QNLI: contoh kode

from transformers import pipeline


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


classifier("Where is Seattle located?, Seattle is located in Washington state.")

[{'label': 'LABEL_0', 'score': 0.997}]

Klasifikasi teks: Penetapan kategori dinamis

Menetapkan kategori secara dinamis berdasarkan konten

Contoh penetapan kategori

Aplikasi: moderasi konten, sistem rekomendasi

Penetapan Kategori

Penetapan kategori dinamis: contoh kode

classifier = pipeline(
  task="zero-shot-classification", 
  model="facebook/bart-large-mnli")


text = "Hey, DataCamp; we would like to feature your courses in our newsletter!"
categories = ["marketing", "sales", "support"]


output = classifier(text, categories)


print(f"Top Label: {output['labels'][0]} with score: {output['scores'][0]}")

Top Label: support with score: 0.8183

Tantangan klasifikasi teks

Ambiguitas

Tantangan klasifikasi teks

Sarkasme

Tantangan klasifikasi teks

Multibahasa

Ayo berlatih!

Bekerja dengan Hugging Face