Pipelines sind eine einfache und effektive Möglichkeit, einen Großteil des komplexen Codes aus der Bibliothek zu extrahieren, die eine API für die Durchführung von Inferenz für verschiedene Aufgaben wie benannte Entity-Erkennung, Sentiment-Analyse, Frage-Antwort und so weiter bereitstellt. Sie werden verwendet, um den Gesamtprozess jeder NLP-Aufgabe wie Textbereinigung, Tokenisierung, Einbettung usw. zu kapseln. Es handelt sich dabei um eine einfache Funktion, die mit der Methode pipeline () instanziiert wird. Geben Sie einfach die Aufgabe an, die gestartet werden soll. Eine nicht erschöpfende Liste der in der Hugging Face Transformers-Bibliothek verfügbaren Pipelines umfasst: Feature-Extraktion (um eine Vektorrepräsentation von Text zu erhalten), Fill-Mask (um maskierte Wörter vorherzusagen), ner (benannte Entity-Erkennung), Frage-Antworten (um Fragen zu beantworten), Sentiment-Analyse (um Gefühle zu analysieren), Zusammenfassung (um Texte zusammenzufassen), Text-Generierung (um neue Texte zu erstellen), Übersetzung (um einen Text zu übersetzen) und Zero-Shot-Klassifikation (um neue Beispiele aus unveröffentlichten Klassen zu klassifizieren).
Natural Language Processing stärken mit Hugging Face Transformers API
