interneuronai/real_estate_listing_analysis_bart_dataset
收藏Hugging Face2024-05-10 更新2024-06-12 收录
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资源简介：
该数据集用于分析房地产列表，包括按类型分类、确定是否为新建筑或商业中心、识别设施、基于位置分类以及分析价格趋势等任务。
该数据集用于分析房地产列表，包括按类型分类、确定是否为新建筑或商业中心、识别设施、基于位置分类以及分析价格趋势等任务。
提供机构：
interneuronai
原始信息汇总
数据集概述
名称： Real Estate Listing Analysis
描述： 该数据集用于分析房地产列表，包括以下任务：
- 按类型分类房地产列表
- 确定列表是针对新建建筑还是商业中心
- 识别设施
- 根据位置对列表进行分类
- 分析定价趋势
使用方法：
数据集提供了一个模型用于文本分类，具体使用步骤如下：
- 导入必要的库和模型
- 设置模型和分词器的名称
- 定义文本分类函数
- 使用函数对文本进行分类
python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name = "interneuronai/real_estate_listing_analysis_bart" model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def classify_text(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512) outputs = model(**inputs) predictions = outputs.logits.argmax(-1) return predictions.item()
text = "Your text here" print("Category:", classify_text(text))
