利用大模型MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7实现零样本分类

概念

1、零样本分类：在没有样本标签的情况下对文本进行分类。

2、nli:(Natural Language Inference),自然语言推理

3、xnli:(Cross-Lingual Natural Language Inference) ,是一种数据集，支持15种语言，数据集包含10个领域，每个领域包含750条样本，10个领域共计7500条人工标注的英文测试样本，组成了112500对英文--其他语种的标注对。每条数据样本，由两个句子组成，分别是前提和假设，前提和假设之间的关系，有entailment（蕴含）、contradiction（矛盾）、neutral（中立）三类。

模型

1、手动下载MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7到本地，url：MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 at main

2、Git下载：

git lfs install
git clone https://huggingface.co/MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7

代码：

保存为m.py文件

import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from transformers import pipeline
model_name = "mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
classifier = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)
for aspect in ['camera', 'phone']:print(aspect, classifier('The camera quality of this phone is amazing.',  text_pair=aspect))

输出:

[ipa@comm-agi-p]$ python m.py
camera [{'label': 'entailment', 'score': 0.9938687682151794}]
phone [{'label': 'entailment', 'score': 0.9425390362739563}]