翻译是将一个语言的文本转化为另一个语言文本的任务。翻译任务的一个比较经典的数据集是WMT English to German dataset，将英语作为输入，对应德语作为输出（自己用的时候也可以反过来）。使用pipeline可以使用如下代码快速实现：from transformers import pipelinetranslator = pipeline("translation_en_to_d

先简单介绍一下Transformers库的特点。Transformers可用于下载自然语言理解（Natural Language Understanding）任务的预训练模型，如情感分析任务；也可以用于下载自然语言生成（Natural Language Generation）任务的预训练模型，如翻译任务。使用pipline进行一个自然语言处理任务使用pipline可以快速地使用一些预训练模型。tr

使用pipeline抽取式问答的任务是给定一个文本和一个问题，需要从文本中抽取出问题的回答。有个叫SQuAD的数据集可以完全适用于这个任务。以下是一个使用pipline来实现抽取式问答的样例，会用到一个基于SQuAD数据集微调后的模型：示例代码：from transformers import pipelinenlp = pipeline("question-answering")context

命名实体识别的任务是对每一个token都进行分类。比如，识别这个token是不是一个人名、组织名或地名。命名实体识别的一个数据集是CoNLL-2003，这个数据集完全契合这个任务。使用pipeline下面是一个使用pipeline实现命名实体识别的样例。首先，要定义9中标签分类：O：不是命名实体。B-MIS：其他类命名实体的开始标记。I-MIS：其他类命名实体的中间标记。B-PER：人名的开始标记

文本摘要是一个将一个文档或文章总结成一小段文字的任务。一个文本摘要任务的数据集叫CNN / Daily Mail dataset，包含长新闻文章和其对应的摘要。使用pipeline同样，我们可以使用pipeline快速实现文本摘要。下面使用的是一个用CNN / Daily Mail dataset微调BERT的模型样例。示例代码：from transformers import pipelines

数据预处理 Preprocessing data在transformers中，数据处理的主要工具是文本标记器tokenizer。我们可以使用模型对应的文本标记器类型，也可以直接使用AutoTokenizer自动分类。文本标记器首先会把文本分割成单词、标点符号等，这些被分割的元素叫作token。然后将token转化为数字，使之能被转化为训练用的张量tensor。除此之外，一些特定的文本标记器还会加上

使用本地数据进行AclImdb情感分类

就会是false，从而无法进入compute_metrics方法。这样就可以进入compute_metrics函数了。生成式任务如果没有标签字段，即。

序列分类任务的工作是将文本序列归类到预设类型中，如新闻分类、情感分类等，就属于这类任务。情感分类以下是使用pipelines来进行情感分类的例子，具体任务是判断输入文本是消极的还是积极的。示例：from transformers import pipelineclassifier = pipeline("sentiment-analysis")result = classifier("I hate

解决Alist中百度云大文件无法复制的问题