A classificação zero-shot representa uma das abordagens mais práticas e versáteis do NLP moderno. Com ela, é possível classificar textos em categorias definidas pelo próprio usuário, mesmo que o modelo nunca tenha sido treinado para aquela tarefa específica. Essa flexibilidade elimina a necessidade de grandes bases rotuladas e torna o desenvolvimento de sistemas inteligentes muito mais rápido.
Este livro apresenta, de forma objetiva, como realizar classificação zero-shot em Python utilizando a API da Hugging Face. A partir de um exemplo, mostra como o XLM-RoBERTa, são capazes de identificar automaticamente o tema mais provável sem treinamento adicional.
O objetivo é oferecer um guia prático e acessível, permitindo que o leitor implemente classificadores eficientes para aplicações reais de maneira simples, direta e sem treinamento adicional de modelos.
| Number of pages | 104 |
| Edition | 1 (2025) |
| Format | A5 (148x210) |
| Binding | Paperback w/ flaps |
| Paper type | Estucado Mate 90g |
| Language | Portuguese |
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