要使用 Haystack 进行文本分类，您可以利用其基于管道的架构以及与 Transformer 模型的集成。 Haystack 提供了处理文本文档、应用分类模型以及高效管理结果的工具。虽然 Haystack 通常用于问答和搜索，但它通过将分类视为一种标签任务来支持分类，其中每个文档根据其内容被分配一个或多个类别。通常，您会使用预训练的 Transformer 模型（如 BERT 或 DistilBERT）进行微调以进行分类，Haystack 通过其 TransformersTextClassifier 组件集成该模型。 这种方法非常适合单标签或多标签分类任务。
要设置基本的文本分类管道，首先安装 Haystack (pip install farm-haystack) 并导入必要的模块。创建一个包含文本数据的 Document 对象列表。使用模型名称（例如，"distilbert-base-uncased-emotion" 用于情感检测）初始化 TransformersTextClassifier，并将其添加到 Haystack Pipeline。例如
from haystack import Pipeline
from haystack.nodes import TransformersTextClassifier
from haystack.schema import Document
documents = [Document(content="I loved the movie! The acting was brilliant.")]
classifier = TransformersTextClassifier(
model_name_or_path="distilbert-base-uncased-emotion",
top_k=2 # Return top 2 labels
)
pipeline = Pipeline()
pipeline.add_node(component=classifier, name="classifier", inputs=["File"])
results = pipeline.run(documents=documents)
此代码通过分类器处理文档，返回预测的标签（例如，“joy” 和 “surprise”），并将置信度分数存储在文档的元数据中。
您可以通过调整模型参数、预处理文本或添加后处理步骤来自定义工作流程。 例如，修改 top_k 来控制返回的标签数量，或者使用来自 Hugging Face Hub 的不同模型。 对于特定领域的任务（例如，医学文本），在使用 Hugging Face Transformers 等库将其集成到 Haystack 之前，请先在您自己的数据集上微调模型。 要处理大型数据集，请使用 Haystack 的 DocumentStore（例如，InMemoryDocumentStore）来进行高效的存储和检索。 如果您需要多标签分类，请确保您的模型支持它（例如，具有 sigmoid 输出层的 bert-base-multilingual-uncased），并相应地配置管道。 Haystack 的模块化设计还允许您将分类与其他步骤结合起来，例如过滤低置信度的预测或聚合跨文档的结果。