टेक्स्ट क्लासिफिकेशन

Hugging Face के साथ काम करना

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

टेक्स्ट क्लासिफिकेशन: सेंटिमेंट एनालिसिस

टेक्स्ट को उसकी भावनात्मक टोन के आधार पर लेबल करता है

Sentiment analysis

उपयोग: रिव्यू विश्लेषण, सोशल मीडिया सेंटिमेंट ट्रैकिंग

Sentiment icon

सेंटिमेंट एनालिसिस: कोडिंग उदाहरण

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}]

टेक्स्ट क्लासिफिकेशन: व्याकरणिक शुद्धता

Grammar check

व्याकरणिक शुद्धता के लिए टेक्स्ट का मूल्यांकन करता है

Example of grammatical correctness

उपयोग: ग्रामर चेकर, भाषा सीखने के टूल्स

व्याकरणिक शुद्धता: कोडिंग उदाहरण

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}]

टेक्स्ट क्लासिफिकेशन: QNLI

$$ Q&A

जाँचता है कि कोई प्रीमाइस प्रश्न का उत्तर देता है या नहीं
उपयोग: Q&A सिस्टम, फैक्ट-चेकिंग

Example of QNLI

QNLI: कोडिंग उदाहरण

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}]

टेक्स्ट क्लासिफिकेशन: डायनेमिक कैटेगरी असाइनमेंट

कंटेंट के आधार पर श्रेणियाँ डायनेमिक रूप से असाइन करता है

Category assignment example

उपयोग: कंटेंट मॉडरेशन, रिकमेंडेशन सिस्टम

Category Assignment

डायनेमिक कैटेगरी असाइनमेंट: कोडिंग उदाहरण

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

टेक्स्ट क्लासिफिकेशन की चुनौतियाँ

Ambiguity

टेक्स्ट क्लासिफिकेशन की चुनौतियाँ

Sarcasm

टेक्स्ट क्लासिफिकेशन की चुनौतियाँ

Multilingual

अभ्यास करते हैं!

Hugging Face के साथ काम करना