Spamhunter

🚀 垃圾郵件獵手模型

這是一個經過微調的BERT模型，用於垃圾郵件檢測，能夠高效準確地識別垃圾郵件。

🚀 快速開始

垃圾郵件獵手模型是一個經過微調的BERT模型，可用於垃圾郵件檢測。以下是使用該模型的基本步驟。

與Transformers直接集成

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加載模型和分詞器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("ar4min/SpamHunter")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("ar4min/SpamHunter")

# 示例
text = "Congratulations! You've won a $1000 gift card. Click here to claim now."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
prediction = outputs.logits.argmax(-1).item()

print("Spam" if prediction == 1 else "Not Spam")

✨ 主要特性

• 高精度檢測：在驗證集上的準確率約為99%，能有效識別垃圾郵件。
• 基於BERT架構：利用預訓練的bert-base-uncased模型，具有強大的語義理解能力。

📦 安裝指南

文檔未提供安裝步驟，可參考transformers庫的安裝方法來使用該模型。

📚 詳細文檔

模型詳情