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以下是常见 NLP 任务的列表：

• 对整个句子进行分类:
  • 获取评论的情绪
  • 检测电子邮件是否为垃圾邮件
  • 确定句子在语法上是否正确
  • 确定两个句子在逻辑上是否相关
• 对句子中的每个词进行分类:
  • 识别句子的语法成分（名词、动词、形容词）
  • 识别句子的命名实体（人、地点、组织）
• 生成文本内容:
  • 用自动生成的文本完成提示
  • 用屏蔽词填充文本中的空白
• 从文本中提取答案:
  • 给定问题和上下文，根据上下文中提供的信息提取问题的答案
• 从输入文本生成新句子:
  • 将文本翻译成另一种语言
  • 总结文本
• 语音识别:
  • 生成音频样本的转录
• 计算机视觉:
  • 生成图像描述
  • 目标检测

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis")
classifier("I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.")

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598047137260437}]

将一些文本传递到 pipeline 时涉及三个主要步骤：

文本被预处理为模型可以理解的格式。 预处理的输入被传递给模型。

pip install datasets evaluate transformers[sentencepiece]

No model was supplied, defaulted to distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english and revision af0f99b (https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english).
Using a pipeline without specifying a model name and revision in production is not recommended.
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598048329353333},
 {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9994558691978455}]

模型：uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese