数据集:
tasksource/zero-shot-label-nli
tasksource 通过自然语言推理重新定义了分类任务。该数据集旨在提高对 zero-shot classification HF pipelines 的标签理解。
输入的文本对由换行符 (\n) 分隔。
from transformers import pipeline classifier = pipeline(model="sileod/deberta-v3-base-tasksource-nli") classifier( "I have a problem with my iphone that needs to be resolved asap!!", candidate_labels=["urgent", "not urgent", "phone", "tablet", "computer"], )
现在, deberta-v3-base-tasksource-nli 的训练组合中包含了 label-nli(只占很小一部分,以保持模型的通用性,但请注意,nli模型可以在没有具体监督的情况下对类似标签的零-shot分类起作用)。
@article{sileo2023tasksource, title={tasksource: A Dataset Harmonization Framework for Streamlined NLP Multi-Task Learning and Evaluation}, author={Sileo, Damien}, year={2023} }