Distilbert Imdb Negative

🚀 DistilBERT模型（基於IMDB負面評論訓練）

本項目使用IMDB數據集裡的負面評論對DistilBERT模型進行訓練，可用於對負面情感文本進行精準分析與識別，為情感分析等相關任務提供有力支持。

🚀 快速開始

由於原文檔未提供具體的快速開始內容，此部分暫無法詳細展開。若有相關代碼或步驟，可按照以下方式進行操作示例：

# 假設的代碼示例
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
import torch

# 加載預訓練的分詞器和模型
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('your-trained-model')

# 示例文本
text = "This movie is really bad."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 進行預測
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class_id = logits.argmax().item()

print(f"Predicted class: {predicted_class_id}")

✨ 主要特性

• 針對性訓練：利用IMDB負面評論進行訓練，對負面情感文本的識別更具針對性和準確性。
• 輕量級模型：DistilBERT本身是輕量級的預訓練模型，在保證性能的同時，具有更快的推理速度和更低的計算資源需求。

📦 安裝指南

若原文檔有安裝步驟，可在此處詳細列出。例如：

# 安裝transformers庫
pip install transformers

💻 使用示例

基礎用法

# 基礎使用示例代碼
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
import torch

# 加載預訓練的分詞器和模型
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('your-trained-model')

# 示例文本
text = "This book is terrible."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 進行預測
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class_id = logits.argmax().item()

print(f"Predicted class: {predicted_class_id}")

高級用法

# 高級使用場景說明：批量處理文本
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
import torch

# 加載預訓練的分詞器和模型
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('your-trained-model')

# 示例文本列表
texts = ["This movie is a waste of time.", "The service in this restaurant is really poor."]
inputs = tokenizer(texts, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)

# 進行預測
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class_ids = logits.argmax(dim=1).tolist()

print(f"Predicted classes: {predicted_class_ids}")

📚 詳細文檔

若原文檔有詳細說明，可在此處展開介紹模型的訓練過程、數據處理方式、評估指標等內容。

🔧 技術細節

若原文檔有技術實現細節，可在此處詳細闡述模型的架構微調、訓練參數設置、優化器選擇等技術要點。

📄 許可證

若原文檔有許可證信息，可在此處列出具體的許可證類型和相關說明。