Distilbert Imdb Negative

🚀 DistilBERT模型（基于IMDB负面评论训练）

本项目使用IMDB数据集里的负面评论对DistilBERT模型进行训练，可用于对负面情感文本进行精准分析与识别，为情感分析等相关任务提供有力支持。

🚀 快速开始

由于原文档未提供具体的快速开始内容，此部分暂无法详细展开。若有相关代码或步骤，可按照以下方式进行操作示例：

# 假设的代码示例
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
import torch

# 加载预训练的分词器和模型
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')

# 进行预测
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

• 针对性训练：利用IMDB负面评论进行训练，对负面情感文本的识别更具针对性和准确性。
• 轻量级模型：DistilBERT本身是轻量级的预训练模型，在保证性能的同时，具有更快的推理速度和更低的计算资源需求。

📦 安装指南

若原文档有安装步骤，可在此处详细列出。例如：

# 安装transformers库
pip install transformers

💻 使用示例

基础用法

# 基础使用示例代码
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
import torch

# 加载预训练的分词器和模型
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')

# 进行预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class_id = logits.argmax().item()

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

高级用法

# 高级使用场景说明：批量处理文本
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
import torch

# 加载预训练的分词器和模型
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)

# 进行预测
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}")

📚 详细文档

若原文档有详细说明，可在此处展开介绍模型的训练过程、数据处理方式、评估指标等内容。

🔧 技术细节

若原文档有技术实现细节，可在此处详细阐述模型的架构微调、训练参数设置、优化器选择等技术要点。

📄 许可证

若原文档有许可证信息，可在此处列出具体的许可证类型和相关说明。