Distilbert Dummy Sentiment

🚀 DistilBert Dummy Sentiment Model

このモデルは、sentiment-analysis タスクで transformers の pipeline をテストするために使用できるダミーモデルです。常にランダムな結果（例：{"label": "negative", "score": 0.5}）を返します。

🚀 クイックスタート

使い方

classifier = pipeline("sentiment-analysis", "dhpollack/distilbert-dummy-sentiment")
results  = classifier(["this is a test", "another test"])

注意事項

このモデルは以下の手順で作成されました。

1. vocab.txt ファイルを作成します（この例では /tmp/vocab.txt）。

[UNK]
[SEP]
[PAD]
[CLS]
[MASK]

2. Pythonシェルを開きます。

import transformers
config = transformers.DistilBertConfig(vocab_size=5, n_layers=1, n_heads=1, dim=1, hidden_dim=4 * 1, num_labels=2, id2label={0: "negative", 1: "positive"}, label2id={"negative": 0, "positive": 1})
model = transformers.DistilBertForSequenceClassification(config)
tokenizer = transformers.DistilBertTokenizer("/tmp/vocab.txt", model_max_length=512)
config.save_pretrained(".")
model.save_pretrained(".")
tokenizer.save_pretrained(".")