Upload 4 files
Browse files- README.md +33 -0
- config.json +51 -0
- model.safetensors +3 -0
- tokenizer.json +0 -0
README.md
CHANGED
|
@@ -1,3 +1,36 @@
|
|
| 1 |
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
license: apache-2.0
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3 |
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 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-large-1024-hazard
|
| 10 |
+
library_name: transformers
|
| 11 |
+
pipeline_tag: text-classification
|
| 12 |
---
|
| 13 |
+
# Quintu/roberta-large-1024-hazard
|
| 14 |
+
|
| 15 |
+
Mô hình `Quintu/roberta-large-1024-hazard` 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-large-1024-hazard"
|
| 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)
|
config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,51 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"_name_or_path": "FacebookAI/roberta-large",
|
| 3 |
+
"architectures": [
|
| 4 |
+
"RobertaForSequenceClassification"
|
| 5 |
+
],
|
| 6 |
+
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
|
| 7 |
+
"bos_token_id": 0,
|
| 8 |
+
"classifier_dropout": null,
|
| 9 |
+
"eos_token_id": 2,
|
| 10 |
+
"hidden_act": "gelu",
|
| 11 |
+
"hidden_dropout_prob": 0.1,
|
| 12 |
+
"hidden_size": 1024,
|
| 13 |
+
"id2label": {
|
| 14 |
+
"0": "allergens",
|
| 15 |
+
"1": "biological",
|
| 16 |
+
"2": "chemical",
|
| 17 |
+
"3": "food additives and flavourings",
|
| 18 |
+
"4": "foreign bodies",
|
| 19 |
+
"5": "fraud",
|
| 20 |
+
"6": "migration",
|
| 21 |
+
"7": "organoleptic aspects",
|
| 22 |
+
"8": "other hazard",
|
| 23 |
+
"9": "packaging defect"
|
| 24 |
+
},
|
| 25 |
+
"initializer_range": 0.02,
|
| 26 |
+
"intermediate_size": 4096,
|
| 27 |
+
"label2id": {
|
| 28 |
+
"allergens": 0,
|
| 29 |
+
"biological": 1,
|
| 30 |
+
"chemical": 2,
|
| 31 |
+
"food additives and flavourings": 3,
|
| 32 |
+
"foreign bodies": 4,
|
| 33 |
+
"fraud": 5,
|
| 34 |
+
"migration": 6,
|
| 35 |
+
"organoleptic aspects": 7,
|
| 36 |
+
"other hazard": 8,
|
| 37 |
+
"packaging defect": 9
|
| 38 |
+
},
|
| 39 |
+
"layer_norm_eps": 1e-05,
|
| 40 |
+
"max_position_embeddings": 514,
|
| 41 |
+
"model_type": "roberta",
|
| 42 |
+
"num_attention_heads": 16,
|
| 43 |
+
"num_hidden_layers": 24,
|
| 44 |
+
"pad_token_id": 1,
|
| 45 |
+
"position_embedding_type": "absolute",
|
| 46 |
+
"torch_dtype": "float32",
|
| 47 |
+
"transformers_version": "4.44.2",
|
| 48 |
+
"type_vocab_size": 1,
|
| 49 |
+
"use_cache": true,
|
| 50 |
+
"vocab_size": 50265
|
| 51 |
+
}
|
model.safetensors
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:ad0f88f963fd4e0b912834d4c9247504727b5f0e6d230c8a30f999997fdb089a
|
| 3 |
+
size 1421528216
|
tokenizer.json
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|