一、NLP 自然语言处理

NLP 是机器学习在语言学领域的研究，专注于理解与人类语言相关的一切。NLP 的目标不仅是要理解每个单独的单词含义，而且也要理解这些单词与之相关联的上下文之间的意思。

常见的NLP 任务列表：

• 对整句的分类：如获取评论的好坏、垃圾邮件的分类，如判断两个句子的逻辑相关性；
• 对句中单词的分类：如单词的语法构成（名词、动词、形容词）、单词的实体命名（人、地点、时间）
• 文本内容的生成：如文章续写、屏蔽词填充；
• 文本答案的提取：给定问题，根据上下文信息提前答案；
• 从提示文本生成新句子：如文本翻译、文本总结；

NLP 并不局限于书面文本，它也能解决语音识别、计算机视觉方方面的问题，如生成音频样本的转录、图像的描述等；

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二、Transformer

Hugging Face Hub 社区是最大的Transformer开发者的交流地，里面分享了数万个预训练模型、数据集等，任何人都可以下载和使用。而Transformers 库提供了创建和使用这些共享模型、数据集的功能。

# # 安装
pip install transformers

# # 导入
import transformers

Transformers库的优势：

1. 简单：Transformers只提供一个 API，只需两行代码即可下载、加载和使用 NLP 模型进行推理；
2. 灵活：所有模型的核心都是 PyTorch 的nn.Module 类或 TensorFlow 的tf.keras.Model 类；
3. 独立：模型之间相互独立，每个模型拥有的层都在一个模型文件内。这个是与其他 ML 库截然不同的，

2.1、Transformer 发展历史

Transformer 架构于2017 年 6 月推出。最初的研究重点是翻译任务。随后推出了几个有影响力的模型，包括：

• 2018年6月：GPT，第一个预训练的Transformer模型，用于各种NLP任务的微调并获得了SOTA的结果；
• 2018 年10月：BERT，另一个大型预训练模型，旨在生成更好的句子摘要；
• 2019年2月：GPT-2，GPT 的改进（和更大）版本，由于道德问题没有立即公开发布；
• 2019年10月：DistilBERT，BERT 的精炼版，速度提高了 60%，内存减少了 40%，但仍然保留了 BERT 97% 的性能；
• 2019年10月：BART、T5，两个大型预训练模型，使用与原始 Transformer 模型相同的架构；
• 2020年5月：GPT-3，GPT-2的更大版本，能够在各种任务上表现良好，无需微调（称为zero-shot零样本学习）

上面提到的所有Transformer 模型（GPT、BERT、BART、T5 等）都是预训练语言模型（以自监督的方式接受了大量原始文本的训练），预训练模型只是对所训练语言进行的统计理解，对于特定的实际任务来说并不适用。正因如此，预训练模型还要经历一个迁移学习的过程，针对具体的任务以监督学习的方式进行微调。

预训练模型

• 从零开始训练，权重随机初始化，没有任何先验知识；
• 需要大量数据用于训练，训练时间也可能很久；

微调模型

• 是在预训练模型的基础上进行的训练；
• 要有具体任务的数据集，微调训练的时间不会很久；
• 微调模型的成本较低：时间、数据、财务、硬件等，更容易部署。

所以在实际应用中，应该始终尝试去寻找与实际任务接近的预训练模型，再使用具体任务的小样本数据集，以监督学习的方式来微调它。

2.2、Transformer 详细原理

Transformer 详细原理包括：

• 编码器Encoder部分
• 解码器Decoder部分
• Self-Attention 自注意力原理
• Multi-Head Attention 多头注意力机制

详细原理请看链接：Transformer模型原理

2.3、Transformer 能做什么

Transformers 库中最基本的对象是pipeline() 函数，它将必要的预处理和后处理连接起来，使我们能直接输入文本并获取对应需求的答案。目前可用的一些管道模型有：

• ner：实体命名识别
• fill-mask：掩码填充
• translation：翻译
• summarization：文章总结
• text-generation：文本生成
• question-answering：问题回答
• sentiment-analysis：情绪分析
• zero-shot-classification：零样本分类
• feature-extraction：获取文本的向量表示

from transformers import pipeline

# # # 命名实体识别
# ner = pipeline("ner", grouped_entities=True)
# print(ner("My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn."))

# # # 掩码填充
# fill_mask = pipeline("fill-mask")
# print(fill_mask("The cat is <mask> on the mat."))

# # # 翻译
# translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en")
# print(translator("Ce cours est produit par Hugging Face."))

# # # 文章总结
# summarizer = pipeline("summarization")
# print(summarizer("xxxxxxxxxxxxxxxxxx"))

# # # 文本生成
# generator = pipeline("text-generation")
# print(generator("In this course, we will teach you how to"))
# # # 指定hugging face Hub网站中任意模型
# generator = pipeline("text-generation", model="distilgpt2")
# print(generator("In this course, we will teach you how to", max_length=30, num_return_sequences=2))

# # # 问题回答
# question_answerer = pipeline("question-answering")
# print(question_answerer(question="Where do I work?", context="My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn"))

# # 情绪分析
classifier = pipeline("sentiment-analysis")   # # （该库只能输入英文。）
print(classifier(["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "I hate this so much!"]))

# # # 零样本分类zero-shot-classification
# classifier = pipeline("zero-shot-classification")
# print(classifier("This is a course about the Transformers library", candidate_labels=["education", "politics", "business"]))

# # # 获取文本的向量表示
# feature_extraction = pipeline("feature-extraction") 
# print(feature_extraction("i am a studet"))

NLP 在处理问题使主要涉及三个步骤：

1. 人类可理解的文本被预处理为模型可理解的数据格式；
2. 将可理解的数据传递给模型，模型做出预测；
3. 模型的预测再经过后处理，输出人类可理解的文本。

例如：

# # 情绪分析
classifier = pipeline("sentiment-analysis")   # # （该库只能输入英文。）
print(classifier(["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "I hate this so much!"]))

# # 结果
# [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598047137260437},
#  {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9994558095932007}]

2.4、