interneuronai/advertisement_cap_on_banner_classification_bert_dataset

--- {} --- ### 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))

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:

1. 导入必要的库和模型。
2. 设置模型和分词器的名称。
3. 定义文本分类函数。
4. 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。