C4 Zh Distilbert Base Uncased

🚀 liam168/c4-zh-distilbert-base-uncased

このモデルは、["女性","体育","文学","校园"]の4種類のデータで訓練された分類モデルです。特定のカテゴリに関連するテキストを分類するのに役立ちます。

🚀 クイックスタート

このモデルの基本的な使用方法を以下に示します。

基本的な使用法

>>> from transformers import DistilBertForSequenceClassification , AutoTokenizer, pipeline

>>> model_name = "liam168/c4-zh-distilbert-base-uncased"
>>> class_num = 4
>>> ts_texts = ["女人做得越纯粹，皮肤和身材就越好", "我喜欢篮球"]
>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=class_num)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
>>> classifier = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
>>> classifier(ts_texts[0])
>>> classifier(ts_texts[1])

[{'label': 'Female', 'score': 0.9137857556343079}]
[{'label': 'Sports', 'score': 0.8206522464752197}]

✨ 主な機能

• 特定の4種類のカテゴリに関するテキストを分類できます。
• DistilBERTベースのモデルで、比較的小さなサイズで高速な推論が可能です。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

📚 ドキュメント

モデル概要

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。