Classificazione zero-shot e QNLI

Natural Language Processing (NLP) in Python

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Classificazione zero-shot

Permette al modello di assegnare testi a etichette mai viste
Usa il linguaggio naturale per prevedere l’output
Utile per:
- Tag dei contenuti
- Supporto clienti
- Filtrare articoli di news

Immagine con il testo "The national football team won the cup yesterday" da classificare in tre categorie: sports, technology e health.

Pipeline di classificazione zero-shot

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)

Verifica se la risposta a una domanda è trovabile in un passaggio
Utile per:
- Ricerca documenti
- Chatbot
- Information retrieval

Immagine che mostra che QNLI riceve un passaggio e una domanda e restituisce un punteggio.

Pipeline QNLI

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}

Pipeline QNLI

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}

Passons à la pratique !

Natural Language Processing (NLP) in Python