interneuronai/advertisement_cap_on_banner_classification_bert_dataset
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资源简介：
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{}
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### Advertisement Cap on Banner Classification
**Description:** Automatically classify and assign appropriate advertisement cap to banners to streamline manufacturing and delivery processes.
## How to Use
Here is how to use this model to classify text into different categories:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name = "interneuronai/advertisement_cap_on_banner_classification_bert"
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))
提供机构：
interneuronai
原始信息汇总
数据集概述
名称: Advertisement Cap on Banner Classification
描述: 该数据集用于自动分类和分配适当的广告帽给横幅，以优化制造和配送流程。
使用方法:
- 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。
- 输入文本并获取分类结果。
具体步骤:
- 从
transformers库导入AutoModelForSequenceClassification和AutoTokenizer。 - 设置模型名称为
"interneuronai/advertisement_cap_on_banner_classification_bert"。 - 使用
from_pretrained方法加载模型和分词器。 - 定义
classify_text函数，该函数接受文本输入，使用分词器处理文本，通过模型进行预测，并返回分类结果。 - 调用
classify_text函数并打印分类结果。
