pipeline()

Função pipeline()

Funcionamento:

Biblioteca função pipeline(), conecta os passos do seu modelo, exemplo abaixo:

Esse modelo utiliza um modelo pré-treinado e ajustado(fine-tuned) e analisa sentimentos dos textos em ingles.

Na função pipeline() exitem outras funcionalidades, como:

feature-extraction (pega a representação vetorial do texto)
fill-mask (preenchimento de máscara)
ner (reconhecimento de entidades nomeadas)
question-answering (responder perguntas)
sentiment-analysis (análise de sentimentos)
summarization (sumarização)
text-generation (geração de texto)
translation (tradução)
zero-shot-classification (classificação “zero-shot”)

Exemplo da função pipeline com zero-shot. Essa pipeline zero-shot você especifica quais rotulos deseja utilizar, escolhendo especificamento nos modelo já treinados, sem precisar fazer ajuste fino do modelo nos seus dados e já retorna os scores na lista de rótulos que você escolheu.

Text-generation (geração de texto):

Nesse pipeline text-generation você passa um trecho de um texto e o modelo irá completar o restante.

Pode adicionar tambem os argumentos num_return_sequences (a quantidade de diferentes sequências são geradas) e o argumento max_length (tamanho máximo da saida-output).

Escolha de modelo no HuggingFace: https://huggingface.co/models

filtrar modelos por tarefas especificas:

Tarefas especificas e em outro idioma ou multi-lingual:

Fill-mask (preenchimento de máscara)

O pipeline mask-filling preenche algum espaço em branco por um texto:

OBS: a variavel <mask>, pode variar o modo como é chamada, exemplo no modelo bert é [MASK], verifique no modelo API antes https://huggingface.co/models?pipeline_tag=fill-mask&sort=trending