Hugging Face 文本分类教程

文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个基本任务，它将文本数据分配到预定义的类别中。在这个教程中，我们将使用 Hugging Face 的库来演示如何进行文本分类。

基础概念

文本分类通常涉及以下步骤：

数据预处理：清洗和准备数据，使其适合模型训练。
特征提取：将文本转换为模型可以理解的数字表示。
模型训练：使用训练数据训练分类模型。
模型评估：使用测试数据评估模型的性能。
模型部署：将模型部署到实际应用中。

示例代码

以下是一个简单的文本分类示例，使用 Hugging Face 的 transformers 库：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")

# 准备数据
texts = ["I love this product", "I hate this product", "This is amazing", "This is terrible"]
labels = [1, 0, 1, 0]

# 分割数据
train_texts, test_texts, train_labels, test_labels = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2)

# 编码文本
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True)
test_encodings = tokenizer(test_texts, truncation=True, padding=True)

# 训练模型
model.train()
model.train_dataloader(train_encodings, train_labels)

# 评估模型
model.eval()
predictions = model(test_encodings, labels=test_labels)
accuracy = accuracy_score(test_labels, predictions)

print(f"Model accuracy: {accuracy}")

扩展阅读

想要了解更多关于文本分类的信息，可以阅读以下文章：