First Name Classification

🚀 名前分類モデル

このモデルはTransformerベースの分類器で、提供された名前が本物 (LABEL_1) または偽物 (LABEL_0) である可能性をチェックします。これは、問い合わせフォームの送信内容の検証、ボットによるエントリーの防止、または一般的な名前分類タスクに役立ちます。

🚀 クイックスタート

Transformerベースの分類器を使用して、名前が本物か偽物かを判断できます。これは、問い合わせフォームの検証やボットエントリーの防止に役立ちます。

✨ 主な機能

• Transformerベースの分類器を使用して、名前が本物か偽物かを判断します。
• 問い合わせフォームの検証やボットエントリーの防止に役立ちます。

📦 インストール

1. リポジトリをクローンする:

git clone https://github.com/Vishodi/First-Name-Classification.git

2. 環境をセットアップする: 必要なパッケージをpipを使ってインストールします。

pip install -r requirements.txt

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

# Replace with your model repository
model_dir = "vishodi/First-Name-Classification"

# Load the model pipeline with authentication
classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model=model_dir,
    tokenizer=model_dir,
)

# Test the model
test_names = ["Mark", "vcbcvb", "uhyhu", "elon"]
for name in test_names:
    result = classifier(name)
    label = result[0]['label']
    score = result[0]['score']
    print(f"Name: {name} => Prediction: {label}, Score: {score:.4f}")

出力:

Name: Mark => Prediction: LABEL_1, Score: 0.9994
Name: vcbcvb => Prediction: LABEL_0, Score: 0.9985
Name: uhyhu => Prediction: LABEL_0, Score: 0.9982
Name: elon => Prediction: LABEL_1, Score: 0.9987

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

First_Name_Prediction/
├── .gitattributes
├── README.md
├── config.json
├── model.safetensors
├── requirements.txt
├── special_tokens_map.json
├── tokenizer.json
├── tokenizer_config.json
└── vocab.txt

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。

支援する