text-classification 和 zero-shot-classification 区别

text-classification 和 zero-shot-classification 都是文本分类任务，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。以下是它们的主要区别：

1. text-classification（文本分类）

text-classification 是一种经典的文本分类任务，要求对每个文本样本进行分类，并且文本类别是事先定义好的。该方法通常需要一个 已训练的分类模型，并且模型已经接收了与任务相关的标签（类别）。在这个任务中，模型根据已经训练的标签集合对输入的文本进行分类。

特点：

• 有标签训练：你需要训练一个分类模型（例如，BERT、RoBERTa、MacBERT 等），该模型需要在带标签的数据上进行微调。分类标签是 固定的，即预定义好的类别。
• 训练：模型通过大量带标签的数据学习这些类别。需要微调模型以适应特定的任务。
• 适用场景：适用于目标类别固定的场景，如情感分析、新闻分类、意图分类等。

示例：

假设你有一个带有多个类别的文本分类任务，比如意图分类：

from transformers import pipeline

# 使用预训练的文本分类模型
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-ba