Hugging Face NLP Course
1. TRANSFORMER 模型
自然语言处理
NLP 是语言学和机器学习交叉领域，专注于理解与人类语言相关的一切。 NLP 任务的目标不仅是单独理解单个单词，而且是能够理解这些单词的上下文。
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
Transformers 能做什么？
Transformers 库中最基本的对象是 pipeline() 函数。它将模型与其必要的预处理和后处理步骤连接起来，使我们能够通过直接输入任何文本并获得最终的答案：