Semeval-2025-Task9- Text-classification
Collection
3 items • Updated
How to use Quintu/roberta-large-768-product with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-classification", model="Quintu/roberta-large-768-product") # Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Quintu/roberta-large-768-product")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Quintu/roberta-large-768-product")Mô hình Quintu/roberta-large-768-product được thiết kế để thực hiện phân loại văn bản liên quan đến phát hiện sản phẩm.
Dưới đây là cách sử dụng mô hình này với thư viện transformers:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# Tải mô hình và tokenizer
model_name = "Quintu/roberta-large-768-product"
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)