用Flair（PyTorch构建的NLP开发包）进行文本分类_哪一个flair版本有xtreme和textclassificationcorpus-优快云博客

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Flair是一个基于PyTorch的NLP库，擅长处理NER、POS和文本分类等任务。本文介绍了如何利用Flair创建自定义文本分类器，包括数据预处理、模型训练和预测。通过与FastText和AutoML的比较，展示了Flair在文本分类任务中的优势。

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Flair是一个基于PyTorch构建的NLP开发包，它在解决命名实体识别（NER）、语句标注（POS）、文本分类等NLP问题时达到了当前的顶尖水准。本文将介绍如何使用Flair构建定制的文本分类器。

文本分类是一种用来将语句或文档归入一个或多个分类的有监督机器学习方法，被广泛应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新文章归类等众多业务领域。

当前绝大多数领先的文本分类方法都依赖于文本嵌入技术，它将文本转换为高维空间的数值表示，可以将文档、句子、单次或字符表示为这个高维空间的一个向量。

Flair基于Zalando Research的论文“用于串行标准的上下文相关字符串嵌入”，论文算法表现可以毙掉之前的最好方案，该算法在Flair中得到完整实现，可以用来构建文本分类器。

Flair安装需要Python 3.6，执行pip安装即可：

~$ pip install flair

上面的命令将安装运行Flair所需要的依赖包，当然也包括了PyTorch。

最新的Flair 0.4版本包含有两个预先训练好的模型。一个基于IMDB数据集训练的情感分析模型和一个攻击性语言探测模型（当前仅支持德语）。

只需一个命令就可以下载、存储并使用模型，这使得预置模型的使用过程异常简单。例如，下面的代码将使用情感分析模型：

from flair.models import TextClassifier
from flair.data import Sentence

classifier = TextClassifier.loa