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🚀 🤗 Transformers零样本分类模型

本模型是🤗 Transformers库中的零样本分类模型，可在无需大量标注数据的情况下对文本进行分类，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。

🚀 快速开始

使用以下代码开始使用该模型：

# 此处应填入模型使用的起始代码，但原文未提供

📚 详细文档

模型详情

这是一个已发布在模型中心的🤗 Transformers模型的卡片，此模型卡片由系统自动生成。

模型来源（可选）

• 仓库地址：[待补充更多信息]
• 论文（可选）：[待补充更多信息]
• 演示（可选）：[待补充更多信息]

使用方式

直接使用

此部分介绍模型在未进行微调或未集成到更大生态系统/应用中的使用方式。 [待补充更多信息]

下游使用（可选）

此部分介绍模型在针对特定任务进行微调后，或集成到更大生态系统/应用中的使用方式。 [待补充更多信息]

超出适用范围的使用

此部分说明模型的误用、恶意使用情况，以及模型效果不佳的使用场景。 [待补充更多信息]

偏差、风险和局限性

此部分旨在传达模型的技术和社会技术局限性。 [待补充更多信息]

建议

用户（包括直接用户和下游用户）应了解模型的风险、偏差和局限性。如需进一步建议，还需更多信息。

训练详情

训练数据

此部分应链接到数据集卡片，可能还需简要介绍训练数据的相关信息，以及数据预处理或额外过滤的文档。 [待补充更多信息]

训练过程

预处理（可选）

[待补充更多信息]

训练超参数

• 训练机制：[待补充更多信息]

速度、规模、时间（可选）

此部分提供有关吞吐量、开始/结束时间、检查点大小（如适用）等信息。 [待补充更多信息]

评估

测试数据、因素和指标

测试数据

此部分应尽可能链接到数据集卡片。 [待补充更多信息]

因素

这些是评估时进行细分的因素，例如子群体或领域。 [待补充更多信息]

指标

这些是使用的评估指标，理想情况下应说明原因。 [待补充更多信息]

结果

[待补充更多信息]

总结

模型检查（可选）

此部分介绍与模型可解释性相关的工作。 [待补充更多信息]

环境影响

可以使用Lacoste等人（2019）提出的机器学习影响计算器来估算碳排放。

技术规格（可选）

模型架构和目标

[待补充更多信息]

计算基础设施

硬件

[待补充更多信息]

软件

[待补充更多信息]

引用（可选）

BibTeX

[待补充更多信息]

APA

[待补充更多信息]

术语表（可选）

如果相关，此部分应包含有助于读者理解模型或模型卡片的术语和计算方法。 [待补充更多信息]

更多信息（可选）

[待补充更多信息]

模型卡片作者（可选）

[待补充更多信息]

模型卡片联系方式

[待补充更多信息]