Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -1,36 +1,36 @@
|
|
| 1 |
-
---
|
| 2 |
-
language: en
|
| 3 |
-
tags:
|
| 4 |
-
- text-classification
|
| 5 |
-
- hazard-detection
|
| 6 |
-
datasets:
|
| 7 |
-
- your-dataset-name
|
| 8 |
-
license: apache-2.0
|
| 9 |
-
model_name: Quintu/roberta-
|
| 10 |
-
library_name: transformers
|
| 11 |
-
pipeline_tag: text-classification
|
| 12 |
-
---
|
| 13 |
-
# Quintu/roberta-
|
| 14 |
-
|
| 15 |
-
Mô hình `Quintu/roberta-
|
| 16 |
-
|
| 17 |
-
## Cách sử dụng
|
| 18 |
-
|
| 19 |
-
Dưới đây là cách sử dụng mô hình này với thư viện `transformers`:
|
| 20 |
-
|
| 21 |
-
```python
|
| 22 |
-
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
|
| 23 |
-
|
| 24 |
-
# Tải mô hình và tokenizer
|
| 25 |
-
model_name = "Quintu/roberta-
|
| 26 |
-
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
|
| 27 |
-
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
|
| 28 |
-
|
| 29 |
-
# Sử dụng mô hình để phân loại văn bản
|
| 30 |
-
text = "This is an example text to classify."
|
| 31 |
-
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
|
| 32 |
-
outputs = model(**inputs)
|
| 33 |
-
|
| 34 |
-
# Dự đoán
|
| 35 |
-
logits = outputs.logits
|
| 36 |
-
print(logits)
|
|
|
|
| 1 |
+
---
|
| 2 |
+
language: en
|
| 3 |
+
tags:
|
| 4 |
+
- text-classification
|
| 5 |
+
- hazard-detection
|
| 6 |
+
datasets:
|
| 7 |
+
- your-dataset-name
|
| 8 |
+
license: apache-2.0
|
| 9 |
+
model_name: Quintu/roberta-512-hazard-v1
|
| 10 |
+
library_name: transformers
|
| 11 |
+
pipeline_tag: text-classification
|
| 12 |
+
---
|
| 13 |
+
# Quintu/roberta-512-hazard-v1
|
| 14 |
+
|
| 15 |
+
Mô hình `Quintu/roberta-512-hazard-v1` được thiết kế để thực hiện phân loại văn bản liên quan đến phát hiện nguy cơ.
|
| 16 |
+
|
| 17 |
+
## Cách sử dụng
|
| 18 |
+
|
| 19 |
+
Dưới đây là cách sử dụng mô hình này với thư viện `transformers`:
|
| 20 |
+
|
| 21 |
+
```python
|
| 22 |
+
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
|
| 23 |
+
|
| 24 |
+
# Tải mô hình và tokenizer
|
| 25 |
+
model_name = "Quintu/roberta-512-hazard-v1"
|
| 26 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
|
| 27 |
+
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
|
| 28 |
+
|
| 29 |
+
# Sử dụng mô hình để phân loại văn bản
|
| 30 |
+
text = "This is an example text to classify."
|
| 31 |
+
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
|
| 32 |
+
outputs = model(**inputs)
|
| 33 |
+
|
| 34 |
+
# Dự đoán
|
| 35 |
+
logits = outputs.logits
|
| 36 |
+
print(logits)
|