Hugging Face bietet eine Vielzahl von transformerbasierten Language Models (LMs), die sich auf Sprachverständnis- und Sprachgenerierungsaufgaben spezialisiert haben. Zu den Aufgaben gehören unter anderem die Textklassifizierung, Named Entity Recognition (NER), Textgenerierung, Frage-Antwort-Systeme, Zusammenfassung und Übersetzung. Ein häufiges Beispiel für eine Textklassifizierungsaufgabe ist die Sentimentanalyse, bei der das Ziel darin besteht, das Sentiment eines gegebenen Textes zu identifizieren.
Ein Python-basiertes Tutorial konzentriert sich darauf, ein vortrainiertes Hugging Face-Modell zur Klassifizierung der Hauptemotion, die mit einem Text verbunden ist, zu laden und anzuwenden. Es wird ein Datensatz mit Twitter-Nachrichten in Englisch verwendet. Die Emotionen werden als numerische Identifikatoren wie Traurigkeit, Freude, Liebe, Ärger, Angst und Überraschung dargestellt.
Nach dem Laden des Datensatzes folgt der Schritt des Ladens eines passenden vortrainierten LMs von Hugging Face für die Emotionenerkennungsaufgabe. Es wird empfohlen, Pipelines zu verwenden, um Modelle als Pipelines zu laden. Das Laden des Modells für die Emotionserkennung erfolgt über die Angabe des Typs der Sprachaufgabe und optional des Modellnamens.
Die Pipelines machen den Inferenzprozess sehr einfach, indem sie Vorhersagen für Eingabetexte erstellen. Es wird eine Liste der vorhergesagten Labels mit den zugehörigen Vertrauenspunkten ausgegeben. Durch die Eingabe mehrerer Texte in die Pipeline können gleichzeitig Vorhersagen zu den Emotionen gemacht werden. Für den Vergleich der Ergebnisse mit den echten Labels können auch Batchvorgänge mit den Trainingsdaten durchgeführt werden. Dies ermöglicht es, die Genauigkeit der Vorhersagen zu überprüfen. Das Verständnis des Einsatzes von Hugging Face-Transformationsmodellen zur Erkennung von Textemotionen eröffnet Möglichkeiten für weitere Anwendungen und Sprachaufgaben, bei denen vortrainierte LMs hilfreich sein können.
Iván Palomares Carrascosa ist ein Experte in den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Deep Learning und LLMs. Er trainiert und berät andere, wie man KI in der realen Welt nutzen kann.