Класифікація тексту

Робота з Hugging Face

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

Класифікація тексту: аналіз тональності

Позначає текст за емоційним тоном

Аналіз тональності

Застосування: аналіз відгуків, відстеження тональності в соцмережах

Піктограма тональності

Аналіз тональності: приклад коду

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}]

Класифікація тексту: граматична коректність

Перевірка граматики

Оцінює граматику тексту на коректність

Приклад граматичної коректності

Застосування: перевірки граматики, інструменти для вивчення мов

Граматична коректність: приклад коду

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}]

Класифікація тексту: QNLI

$$ Питання-відповіді

Перевіряє, чи відповідь випливає з твердження
Застосування: системи Q&A, фактчекінг

Приклад QNLI

QNLI: приклад коду

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}]

Класифікація тексту: динамічне призначення категорій

Динамічно призначає категорії за змістом

Приклад призначення категорій

Застосування: модерація контенту, рекомендаційні системи

Призначення категорій

Динамічне призначення категорій: приклад коду

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

Виклики класифікації тексту

Двозначність

Виклики класифікації тексту

Сарказм

Виклики класифікації тексту

Багатомовність

Давайте потренуємось!

Робота з Hugging Face