| | ---
|
| | language: en
|
| | tags:
|
| | - text-classification
|
| | - hazard-detection
|
| | datasets:
|
| | - your-dataset-name
|
| | license: apache-2.0
|
| | model_name: Quintu/roberta-large-1024-hazard
|
| | library_name: transformers
|
| | pipeline_tag: text-classification
|
| | ---
|
| | # Quintu/roberta-large-1024-hazard
|
| |
|
| | Mô hình `Quintu/roberta-large-1024-hazard` được thiết kế để thực hiện phân loại văn bản liên quan đến phát hiện nguy cơ.
|
| |
|
| | ## Cách sử dụng
|
| |
|
| | Dưới đây là cách sử dụng mô hình này với thư viện `transformers`:
|
| |
|
| | ```python
|
| | from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
|
| |
|
| | # Tải mô hình và tokenizer
|
| | model_name = "Quintu/roberta-large-1024-hazard"
|
| | tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
|
| | model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
|
| |
|
| | # Sử dụng mô hình để phân loại văn bản
|
| | text = "This is an example text to classify."
|
| | inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
|
| | outputs = model(**inputs)
|
| |
|
| | # Dự đoán
|
| | logits = outputs.logits
|
| | print(logits)
|
| | |
