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• 文本分类流程

模型描述：

这是一个旨在预测任意网络文本类型的简单模型。

该模型应能集成到标准流程中。例如：

from transformers import pipeline  
classifier = pipeline("text-classification", model='ssharoff/genres')  
print(classifier("爱丽丝开始感到非常疲倦，她坐在姐姐旁边的河岸上，无事可做：有一两次她偷偷瞄了一眼姐姐正在读的书，但那本书既没有插图也没有对话。'一本书有什么用呢，'爱丽丝想，'没有插图或对话？'于是她在心里琢磨（尽管天气炎热让她昏昏欲睡），是否值得费劲站起来去摘雏菊编花环。就在这时，一只粉红眼睛的白兔从她身边跑过。这本来没什么特别的；爱丽丝也不觉得听到兔子自言自语'哦天哪！哦天哪！我要迟到了！'有什么奇怪（事后回想起来，她觉得自己应该感到惊讶，但当时一切似乎都很自然）；但当兔子真的从马甲口袋里掏出一块怀表看了看，然后匆忙离开时，爱丽丝猛地站了起来，因为她突然想到自己从未见过兔子有马甲口袋，更别说从里面掏出怀表。在好奇心的驱使下，她追着兔子跑过田野，幸运地刚好看到它钻进篱笆下的一个大兔子洞。下一刻，爱丽丝也跟着跳了进去，完全没考虑要怎么出来。兔子洞像隧道一样笔直延伸了一段，然后突然向下倾斜，爱丽丝还没来得及停下，就发现自己掉进了一口深井里。", top_k=2))  
print(classifier"我们岛上每个家庭、我们帝国乃至全世界（除了罪人的住所）的感激之情都献给了那些英国飞行员，他们不畏艰险，不倦地面对持续的挑战和致命的危险，用他们的英勇和奉献扭转了世界大战的局势。在人类冲突的历史上，从未有过如此多的人对如此少的人欠下如此多的恩情。", top_k=2))  

详见标注指南

预测类别体系参考：

@Article{sharoff18genres,  
  author =       {Serge Sharoff},  
  title =        {Functional Text Dimensions for the annotation of {Web} corpora},  
  journal =      {Corpora},  
  volume =       {13},  
  number =       {1},  
  pages =        {65--95},  
  year =         {2018}  
}  

原文链接