pipeline_tag: 零样本分类 tags:

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• 瑞典语 datasets:
• KBLab/overlim数据集 widget:
• example_title: 零样本示例 text: 许多人推迟了牙医预约 candidate_labels: 健康, 政治, 体育, 宗教 inference: parameters: hypothesis_template: 这个例子是关于{}的。

适用于零样本分类的瑞典语Megatron-BERT-large-165k模型

本模型基于Megatron-BERT-large-165k架构（参见：https://huggingface.co/KBLab/megatron-bert-large-swedish-cased-165k），先后在QNLI和MNLI任务上进行微调。可通过Hugging Face零样本分类管道使用该模型。

更多技术细节请参阅我们的博客文章。

使用示例

>>> from transformers import pipeline
>>> classifier = pipeline(
...     "zero-shot-classification",
...     model="KBlab/megatron-bert-large-swedish-cased-165-zero-shot"
... )
>>> classifier(
...     "鲁本·奥斯特伦德的《悲伤三角》获得金球奖音乐喜剧类提名",
...     candidate_labels=["健康", "政治", "体育", "宗教", "娱乐"],
...     hypothesis_template="这个例子是关于{}的。",
... )
{'sequence': '鲁本·奥斯特伦德的《悲伤三角》获得金球奖音乐喜剧类提名',
 'labels': ['娱乐', '体育', '宗教', '健康', '政治'],
 'scores': [0.9274595379829407,
  0.025105971843004227,
  0.018440095707774162,
  0.017049923539161682,
  0.011944468133151531]}

引用规范

@misc{sikora2023swedish,
  author = {西科拉, 尤斯蒂娜},
  title = {KBLab技术博客：瑞典语零样本分类模型},
  url = {https://kb-labb.github.io/posts/2023-02-12-zero-shot-text-classification/},
  year = {2023}
}