Last Name Classification

🚀 苗字分類モデル

このモデルはTransformerベースの分類器で、入力された苗字が本物 (LABEL_1) か偽物 (LABEL_0) かを判定します。これは、問い合わせフォームの提出内容の検証、ボットによるエントリーの防止、または一般的な名前の分類タスクに役立ちます。

🚀 クイックスタート

この苗字分類モデルは、Transformerベースの分類器を使用して、入力された苗字が本物か偽物かを判定します。以下に、このモデルの使い方を説明します。

✨ 主な機能

• 入力された苗字が本物か偽物かを判定することができます。
• 問い合わせフォームの提出内容の検証やボットによるエントリーの防止に役立ちます。
• 一般的な名前の分類タスクにも利用できます。

📦 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/Last-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を使用し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/Last-Name-Classification"

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

# Test the model
test_names = ["musk", "zzzzzz", "uhyhu", "trump"]
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: musk   => Prediction: LABEL_1, Score: 0.9167
Name: zzzzzz => Prediction: LABEL_0, Score: 0.9991
Name: uhyhu  => Prediction: LABEL_0, Score: 0.9944
Name: trump  => Prediction: LABEL_1, Score: 0.9998

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

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

支援

📄 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。

メトリクスとモデル情報