自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP不仅仅关注语言的表面形式，更注重理解语言的深层含义和上下文。NLP的任务包括文本分类、文本生成、情感分析和语言翻译等。这些任务在语音识别、对话式AI和计算机视觉等领域有着广泛的应用。
Transformers架构
Transformers架构是由论文《Attention Is All You Need》提出的，它改变了构建复杂和高级NLP模型的格局。该架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，它们协同工作以生成有意义的结果。编码器负责构建输入文本的特征表示，而解码器则利用这些特征进行文本生成任务。这种架构几乎可以用于训练解决上述任何NLP任务的模型。
HuggingFace Transformers库
HuggingFace的Transformers库包含了数千个预训练模型，这些模型在大型数据集上经过数千GPU小时的训练，并可供使用或微调以适应特定的应用场景。ModelHub提供了各种预训练模型，可以轻松下载和使用，并且支持Hosted Inference API，允许直接输入文本并获取输出。
安装与使用
!pip install transformers[sentencepiece] –q
要在本地环境安装Transformers库，请访问提供的链接。在使用之前，创建一个HuggingFace账户以访问ModelHub中的模型和其他对象。
Pipeline API
Pipeline API是一个高级API，它执行所有必要的步骤，包括输入的预处理、获取模型预测和输出的后处理。这个API允许直接输入任何文本并得到一个可理解的答案。它支持多种NLP任务，包括情感分析、特征提取、问答和文本摘要等。
情感分析
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('sentiment-analysis')
执行上述代码后，Pipeline API会选择一个针对英语情感分析微调过的预训练模型。这个模型会在创建分类器对象时被下载和缓存。因此，如果再次运行上述命令，将加载缓存的模型而不是重新下载。
零样本分类
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('zero-shot-classification')
在零样本分类中，输入文本没有标签，可以根据需要定义标签。因此，不需要依赖预训练模型训练时的标签。
文本生成
from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation')
让给定一个提示，并指定num_return_sequences参数来定义要生成的句子数量，以及max_length参数来定义生成句子的最大长度。
问答
from transformers import pipeline
question_answerer = pipeline("question-answering")
文本摘要
from transformers import pipeline
summarizer = pipeline('summarization')