X：“宝，你搞的是什么算法？” A：“NLP，又叫自然语言处理。” X：“太抽象了啊” A：“比如聊天机器人？” X：“emmmmm” A：“算了，你自己试一下吧，上车，坐稳了。”
看到上图中红色框框的按钮没，我说到哪段代码，你直接点击一下他就运行了。
pip install datasets evaluate transformers[sentencepiece]
下载使用抱抱脸提供的pipeline让你们可以迅速看一下现在的一些NLP模型能干嘛。
第二步：
打开你的IDE，开始复制粘贴运行我下边的代码。
注意：jupyter和Python常规的IDE存在差别。在jupyter（上边的colab）中直接写下边的代码，么一个代码块最后一行会默认输出，不需要print，但是普通的IDE你要看到结果需要自己加上print()。
# colab：
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
classifier("I love you！")
# 其他IDE：
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
result = classifier("I love you！")
print(result)
这段代码的意思是导入pipeline，新建一个classifier，这个classifier是使用了pipeline的情感分析功能。
之后你只需要给它传入句子，就可以进行句子的情感分析了。
然后你可以看到他的输出大概是长这样
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998717308044434}]意思是说系统判定这个句子是个积极的句子，得分是99%，得分越高，当然越偏向于积极。 传入多个句子： 当然你也可以给他传入多个句子，句子需要使用列表进行储存。 Python列表（list）的特点是用
[]存储，数据项之间使用,分割。
比如我们想传入两个句子，就是["I love you.","我不爱换吃香菜。"]。
我们只需要把这个列表传给刚才的classifier即可。
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
classifier(["I love you.","我不爱换吃香菜。"])
之后我们可以看到输出结果为：
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998705387115479}, {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9371575713157654}]模型认定第一个句子是个积极的句子，得分是99%，第二个句子是个消极的句子，得分是94%。
from transformers import pipeline
generator = pipeline("text-generation")
generator("I am boring, I want to")
注意：
在这里默认使用的是GPT-2，每个人每一次生成出来的结果都是不一样的。所以我生成出来的答案并不是你生成出来的答案，它是随机的。你得到的输出肯定是和我的不一样。
[{'generated_text': 'I am happy, I want to go to work."\n\nWith her hand in a pocket, the waitress looked around and saw an expression on Colin's face. "It's pretty obvious that you are here in the business to do this, as'}] 我这边的生成结果是语言模型并不如大家想象中的那么智能，所以你看到它生成的结果可能并不通顺，或者逻辑也并不清晰，这一点不要诧异。文本生成任务其实还是任重道远的。 生成多个候选： 可以使用参数 num_return_sequences 控制生成多少个不同结果。“我很高兴，我想去工作。”女服务员把手放在口袋里，环顾四周，看到柯林连上的表情……
from transformers import pipeline
generator = pipeline("text-generation", model="distilgpt2")
generator(
"In this course, we will teach you how to",
num_return_sequences=3,
)
在这里设置了返回序列的数量为3，这样你就可以一下获得三个结果。
[{'generated_text': 'In this course, we will teach you how to write with both HTML & JavaScript which is easy to learn, easy to use, and in-depth in HTML. You will learn how to write with both HTML & JavaScript which is easy to learn,'}, {'generated_text': 'In this course, we will teach you how to run a simple and simple network with a very simple set of parameters (for example, for a network where you can run a network with just one parameters in place), which is very important to your network'}, {'generated_text': "In this course, we will teach you how to use the skills required to make the right choices while playing a successful video game. If we can't find that many gamers do not feel like making this course even though they don't understand how to get"}]
from transformers import pipeline
question_answerer = pipeline("question-answering")
question_answerer(
question="Where do I work?",
context="My name is Sylvain and I work at juejin in Beijing"
)
输出是：
{'score': 0.758256196975708, 'start': 33, 'end': 39, 'answer': 'juejin'}这个输出的意思是，模型觉得这个问题的答案应该是你在掘金工作，他觉得这个答案76%的概率是对的。掘金这个词在原文中的起始位置和终止位置是33和39。很明显这是一个基于提取的问答。
from transformers import pipeline
translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en")
translator("今天是周四，我要吃肯德基。")
输出是：
[{'translation_text': "It's Thursday. I'm gonna eat Kentucky."}]先解释一下上面的代码。代码很简单，就是使用pipeline的翻译功能，然后让translator去做翻译。但是这里加了一点东西
model="Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en"，这句的意思就是我不使用默认的模型了，我在这里使用的是这个中文到英文的模型。就是我给他指定了一个Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en模型。所以下面我做的是一个中文到英文的翻译。不同的语言要使用不同的模型。当然也有多语言模型，当然多语言模型也不能够涵盖所有的语种。所以尽量还是要选择适合自己的模型。
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我需要从一个View访问多个模型。以前，我的links_controller仅用于提供以不同方式排序的链接资源。现在我想包括一个部分(我假设)显示按分数排序的顶级用户(@users=User.all.sort_by(&:score))我知道我可以将此代码插入每个链接操作并从View访问它，但这似乎不是“ruby方式”，我将需要在不久的将来访问更多模型。这可能会变得很脏，是否有针对这种情况的任何技术？注意事项:我认为我的应用程序正朝着单一格式和动态页面内容的方向发展，本质上是一个典型的网络应用程序。我知道before_filter但考虑到我希望应用程序进入的方向，这似乎很麻烦。最终从任何
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