在本文中，将学习如何将常见的自然语言处理（NLP）功能以最小的努力集成到应用程序中。将使用Hugging Face提供的'transformers'库来实现这一点。以下是如何开始的步骤：
!pip install transformers
首先，需要安装transformers库，以便在项目中使用。这是一个简单的过程，只需要在命令行中运行上述命令即可。
from transformers import pipeline
接下来，需要导入transformers库中的必要函数。这将允许创建管道对象，该对象将处理输入参数并提供适当的输出。
无论想要使用此库执行什么任务，首先需要创建一个管道对象，该对象将接收其他参数并给出相应的输出。所需的模型权重将在代码首次运行时下载。
情感分析是预测句子所表达的情感。换句话说，模型试图对句子是积极的还是消极的进行分类。以下是如何轻松执行情感分析的示例：
sentiment = pipeline('sentiment-analysis')
result = sentiment('今天真的很开心')
print(result)
以上代码将输出句子的情感分析结果，帮助了解句子是积极的还是消极的。
以下是执行问答任务的代码。在传递给管道对象的字典中，将问题输入到'question'键，并将参考材料输入到'context'键。
q_and_a = pipeline('question-answering')
result = q_and_a({
'question': '本教程的目的是什么？',
'context': '本教程让轻松实现NLP功能'
})
print(result)
print(f"问题的答案：{result['answer']}")
以上代码将输出问题的答案，帮助从给定的上下文中提取信息。
以下是遮蔽词填充的代码，即填充句子中缺失的单词。需要预测的缺失单词用'
mask = pipeline('fill-mask')
result = mask('深度网络在图像上的表现令人惊叹！')
for x in result:
print(f"预测的字符串：{x['token_str']}，得分：{x['score']}")
以上代码将输出预测的字符串及其得分，帮助了解模型预测的准确性。
以下是实现实体识别（NER）的代码。实体识别涉及从给定句子中提取实体。例如，'Adam'将被提取为'name'，'19'将被提取为'number'。
ner = pipeline('ner')
result = ner('Analytics Vidhya是印度的一家公司')
以上代码将输出句子中的实体识别结果，帮助了解句子中包含的实体类型。
- Google Colaboratory的，可以直接运行代码。
- 可以在中观看本教程中展示的几乎所有功能，由'MLNerdie Delhi'制作。
- 可以在上查看所有提供的模型，并尝试使用它们。
- transformers库的。