※ 이 글은 chatGPT를 기반으로 작성한 글입니다.
① 허깅 페이스(Hugging Face)는 인공 지능 연구 및 개발에 중점을 둔 회사이며, 자연어 처리와 관련된 다양한 오픈 소스 도구와 라이브러리를 제공한다.
② 허깅 페이스는 다양한 언어 모델들을 쉽게 사용할 수 있게 해주는 트랜스포머(Transformers) 라이브러리를 제공한다.
③ 이 라이브러리를 통해 BERT, GPT, T5 등과 같은 고급 언어 모델을 활용하여 텍스트 분석, 번역, 요약 등 NLP 작업을 수행할 수 있다.
④ 허깅 페이스의 트랜스포머 라이브러리 PIP(Package Installer for Python)을 사용하여 설치할 수 있다.
⑤ import transformers를 사용해 트랜스포머 라이브러리를 불러와 사용할 수 있다.
⑥ bert-base-uncased 모델같은 미리 학습된 BERT 모델과 해당 토크나이저를 로드할 수 있다.
⑦ 감정 분석을 위한 파이프라인을 설정할 수 있다.
⑧ "I love using transformers for natural language processing!" 이란 문장에 대해서 모델이 감정을 분석한 결과를 확인할 수 있다.
⑨ 감정분석한 결과 LABEL_1 에 대해 약 0.64%의 확률로 확신했다.
'All about Machine-Learning > NLP' 카테고리의 다른 글
트랜스포머 모델 구현 (0) | 2024.01.12 |
---|---|
어텐션 메커니즘과 트랜스포머 모델 (0) | 2024.01.12 |
어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)의 원리 (0) | 2024.01.12 |
Seq2Seq 모델의 이해 (0) | 2024.01.12 |
워드 벡터(Word Vector) -CBOW, Skip-gram (0) | 2024.01.06 |