Spamhunter

🚀 垃圾邮件猎手模型

这是一个经过微调的BERT模型，用于垃圾邮件检测，能够高效准确地识别垃圾邮件。

🚀 快速开始

垃圾邮件猎手模型是一个经过微调的BERT模型，可用于垃圾邮件检测。以下是使用该模型的基本步骤。

与Transformers直接集成

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载模型和分词器
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

• 高精度检测：在验证集上的准确率约为99%，能有效识别垃圾邮件。
• 基于BERT架构：利用预训练的bert-base-uncased模型，具有强大的语义理解能力。

📦 安装指南

文档未提供安装步骤，可参考transformers库的安装方法来使用该模型。

📚 详细文档

模型详情