PYTHON БИБЛИОТЕКА TRANSFORMERS

Transformers - это библиотека для обработки естественного языка, разработанная компанией Hugging Face для работы с моделями глубокого обучения, основанными на технологии трансформеров. Она позволяет легко объединить предварительно обученные модели и другие инструменты для быстрой обработки естественного языка в приложениях Python.

Одним из ключевых преимуществ Transformers является то, что она предоставляет предварительно обученные модели для широкого спектра задач, таких как машинный перевод, распознавание именованных сущностей, классификация текста и многое другое. Эти модели можно использовать как есть или дообучать по своим данным.

Кроме того, Transformers предоставляет удобный интерфейс для работы с моделями, а также множество инструментов для анализа результатов и визуализации.

Вот простой пример кода, который демонстрирует использование предварительно обученной модели BERT для выполнения задачи классификации:

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassificationtokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')input_text = "This is a positive sentence."input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)outputs = model(torch.tensor([input_ids]))[0]print(outputs)

В этом примере мы использовали предварительно обученную модель BERT, чтобы классифицировать заданный текст как положительный или отрицательный. Сначала мы передаем исходный текст через токенизатор BERT, чтобы преобразовать его в последовательность числовых идентификаторов. Затем мы применяем модель к этим идентификаторам, чтобы получить выходные данные. Наконец, мы выводим результаты.

O que são Transformers? - Processamento de Linguagem Natural (NLP) - Leonardo Ribeiro

Getting Started With Hugging Face in 15 Minutes - Transformers, Pipeline, Tokenizer, Models

Python Sentiment Analysis Project with NLTK and 🤗 Transformers. Classify Amazon Reviews!!

Illustrated Guide to Transformers Neural Network: A step by step explanation

How to paraphrase text in Python using transformers

Transformers, explained: Understand the model behind GPT, BERT, and T5

Новые материалы:

• Python метод isdigit
• Javascript или python
• Python столбец в список
• Биномиальное распределение python
• Python kafka пример
• Количество вхождений элемента в список python
• Приватные методы python
• Python алиса api
• Python tesseract обучение
• Обратная трассировка python
• Python кластеризация клиентов
• Python команды в терминале
• Ошибка python invalid syntax
• Filenotfounderror winerror 2 не удается найти указанный файл python