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1. 任務(wù)簡介

文本分類是指根據(jù)給定的文本內(nèi)容，將其歸類到一個或多個預(yù)定義的類別中的過程。例如：

情感分析：判斷一段文本的情感傾向，如正面、負(fù)面或中性。
垃圾郵件檢測：識別一封電子郵件是否為垃圾郵件。
主題分類：確定一篇文章屬于哪個主題，如科技、體育、娛樂等。

文本分類的核心思想是通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型從大量標(biāo)注好的文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，并根據(jù)這些特征對新的文本進(jìn)行分類。具體步驟如下：

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集并標(biāo)注大量的文本數(shù)據(jù)，每個文本都對應(yīng)一個類別標(biāo)簽。
特征提取：將文本轉(zhuǎn)換為模型可以理解的數(shù)值表示，通常是通過分詞、向量化等方式。
模型訓(xùn)練：使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個分類模型，模型會學(xué)習(xí)如何根據(jù)輸入的文本特征預(yù)測正確的類別。
模型推理：對于新的未見過的文本，模型會根據(jù)學(xué)到的特征進(jìn)行分類預(yù)測。

根據(jù) Hugging Face 官網(wǎng)的數(shù)據(jù)，當(dāng)前已有超過74,737個文本分類模型供選擇，涵蓋了多種語言和應(yīng)用場景：

2. 應(yīng)用場景

文本分類技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，以下是幾個典型的應(yīng)用場景：

情感分析：情感分析可以幫助企業(yè)了解用戶對產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度。例如，電商平臺可以通過分析用戶評論來判斷產(chǎn)品的受歡迎程度，社交媒體平臺可以監(jiān)控用戶的輿論動態(tài)，甚至政府機(jī)構(gòu)可以評估公眾對政策的看法。
垃圾郵件檢測：垃圾郵件檢測是文本分類的一個經(jīng)典應(yīng)用。通過訓(xùn)練模型識別垃圾郵件的特征，系統(tǒng)可以自動過濾掉不必要的郵件，保護(hù)用戶的郵箱免受騷擾。
主題分類：新聞網(wǎng)站或博客平臺可以使用文本分類技術(shù)自動為文章打上標(biāo)簽，幫助用戶更快找到感興趣的內(nèi)容。例如，一篇關(guān)于人工智能的文章可以被自動分類到“科技”類別，而一篇關(guān)于足球比賽的文章則會被分類到“體育”類別。
客服系統(tǒng)：智能客服系統(tǒng)可以通過文本分類技術(shù)自動識別用戶的意圖，提供相應(yīng)的幫助。例如，當(dāng)用戶詢問某個產(chǎn)品的價格時，系統(tǒng)可以自動將問題分類為“銷售咨詢”，并提供相關(guān)的產(chǎn)品信息。
醫(yī)療診斷：在醫(yī)療領(lǐng)域，文本分類可以用于分析病歷記錄，幫助醫(yī)生快速定位患者的病情。例如，通過對病歷中的癥狀描述進(jìn)行分類，系統(tǒng)可以提示醫(yī)生可能的疾病類型，輔助診斷過程。

3. 任務(wù)配置

在 Transformers 框架中，text-classification和sentiment-analysis都是文本分類任務(wù)的不同名稱。盡管兩者在 Pipeline 配置中有別名關(guān)系，但在實(shí)際使用時沒有區(qū)別，框架最終統(tǒng)一使用text-classification作為任務(wù)名稱。

我們可以在 Transformers 框架的源代碼中看到以下配置（源代碼文件：./transformers/pipelines/__init__.py）：

TASK_ALIASES = {

    "sentiment-analysis": "text-classification",

    # 其他省略......

}



SUPPORTED_TASKS = {

    # 其他省略......



    "text-classification": {

        "impl": TextClassificationPipeline,

        "tf": (TFAutoModelForSequenceClassification,) if is_tf_available() else (),

        "pt": (AutoModelForSequenceClassification,) if is_torch_available() else (),

        "default": {

            "model": {

                "pt": ("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english", "714eb0f"),

                "tf": ("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english", "714eb0f"),

            },

        },

        "type": "text",

    },



    # 其他省略......

}

從上面的配置可以看出，Transformers 框架默認(rèn)使用的是distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english模型，這是一個在 Stanford Sentiment Treebank (SST-2) 數(shù)據(jù)集上微調(diào)過的 DistilBERT 模型，專門用于英文情感分類任務(wù)。該模型是 Hugging Face 上下載量最大的文本分類模型之一，具有較高的準(zhǔn)確性和效率。

4. 文本分類實(shí)戰(zhàn)

首先，確保安裝了 Transformers 庫和其他必要的依賴包：

pip install transformers torch

方法一：自動下載模型

我們可以直接從 Hugging Face 下載模型。如果您的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境允許，可以直接下載；否則，可以通過設(shè)置鏡像來加速下載過程：

import os



# 設(shè)置代理

os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"



# 設(shè)置本地緩存目錄

cache_dir = os.path.join('D:', os.path.sep, 'ModelSpace', 'Cache')

os.environ['HF_HOME'] = cache_dir



from transformers import pipeline



# 創(chuàng)建Pipeline任務(wù)

nlp = pipeline("text-classification", model="distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")



# 執(zhí)行文本分類任務(wù)

result = nlp("I like Transformers.")

print(result)  # 輸出：[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9973547458648682}]



result = nlp("I don't like overtime.")

print(result)  # 輸出：[{'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9958478212356567}]

Pipeline 任務(wù)的輸出結(jié)果將類似于以下格式：

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9876}]

其中，label表示分類結(jié)果，score表示模型對該分類的信心分?jǐn)?shù)，范圍在 0 到 1 之間，值越接近 1 表示模型越確信該分類是正確的。

運(yùn)行上述代碼后，我們可以得到比較準(zhǔn)確的結(jié)果：喜歡屬于正面（POSITIVE）情緒，不喜歡屬于負(fù)面（NEGATIVE）情緒。

方法二：自主下載模型

如果您希望通過本地模型文件進(jìn)行推理，可以按照以下步驟操作。實(shí)際上，與自動下載相比，唯一的區(qū)別是指定分詞器和模型即可。假設(shè)我們下載的模型目錄是/models/pipeline，則用法如下：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline

import os



# 下載模型目錄

model_dir = '/models/pipeline'



# 加載分詞器和模型

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, local_files_only=True)

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_dir, torch_dtype="auto", device_map="auto", local_files_only=True, num_labels=2)



# 創(chuàng)建Pipeline任務(wù)

nlp = pipeline("text-classification", tokenizer=tokenizer, model=model)



# 后續(xù)用法與自動下載相同

我們可以看到，任務(wù)的輸出結(jié)果，和自動下載是一樣的。

4. WebUI 頁面

通過 Gradio，我們可以輕松地為 Transformers 框架中的text-classification任務(wù)創(chuàng)建一個可視化的 WebUI 界面，用戶可以通過瀏覽器輸入文本并實(shí)時獲得分類結(jié)果。

首先，我們需要安裝依賴包：

pip install gradio

接下來，我們開始創(chuàng)建 Web 頁面，我們可以復(fù)用 Pipeline 實(shí)例：

import sys



# 直接復(fù)用Pipeline實(shí)例

sys.path.append("./")

pipeline = __import__("02-text-classification")



import gradio as gr



# 定義分類函數(shù)

def classify_text(text):

    # 使用Pipeline進(jìn)行分類

    result = pipeline.nlp(text)



    # 提取分類標(biāo)簽和置信度

    label = result[0]['label']

    score = result[0]['score']



    # 返回格式化后的結(jié)果

    return f"分類結(jié)果: {label}, 置信度: {score:.4f}"



# 創(chuàng)建Gradio界面

with gr.Blocks() as demo:

    gr.Markdown("# 文本分類器")

    gr.Markdown(

        "這是一個基于Transformers框架的情感分析工具。您可以輸入任意文本，點(diǎn)擊“提交”按鈕后，系統(tǒng)將自動判斷其情感傾向（正面或負(fù)面）。")



    with gr.Row():

        input_text = gr.Textbox(placeholder="請輸入要分類的文本...", label="輸入文本")



    with gr.Row():

        submit_button = gr.Button("提交")



    with gr.Row():

        output_label = gr.Label(label="分類結(jié)果")



    # 設(shè)置按鈕點(diǎn)擊事件，觸發(fā)分類函數(shù)

    submit_button.click(classify_text, inputs=input_text, outputs=output_label)



# 啟動Gradio應(yīng)用

if __name__ == "__main__":

    demo.launch()

運(yùn)行上述代碼，我們可以看到 URL 信息：

* Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860



To create a public link, set share=True in launch().

通過瀏覽器打開地址，就可以通過可視化的方式進(jìn)行文本分類了：

5. 總結(jié)

本文詳細(xì)介紹了 Transformers 框架中的text-classification任務(wù)，涵蓋了任務(wù)描述、應(yīng)用場景、示例代碼以及具體的實(shí)戰(zhàn)案例。通過使用 Transformers 的 Pipeline API，我們可以輕松地實(shí)現(xiàn)文本分類任務(wù)，而無需深入了解復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)和算法。無論是情感分析、垃圾郵件檢測還是主題分類，Transformers 框架都能提供強(qiáng)大的支持，幫助您快速構(gòu)建高效的文字處理系統(tǒng)。

老牛同學(xué)將繼續(xù)推出更多關(guān)于 Transformers 框架 Pipeline 任務(wù)的文章，敬請期待！大家若有任何問題或建議，歡迎在評論區(qū)留言交流！