说明文档

ClassTrackClassify

一个基于 DistilBERT 微调的单标签文本分类模型。该模型预测四种意图类型标签之一：action、question、recall 或 statement。

[!IMPORTANT] 此模型是个人项目的一部分，仅供实验和学习用途。不保证提供进一步的支持或修订。

ID	标签
0	action
1	question
2	recall
3	statement

模型详情

架构：DistilBertForSequenceClassification
基础模型：DistilBERT
隐藏层大小：768
层数：6
注意力头数：12
最大长度：512
精度：float32

使用方法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

model_id = "AaryanK/ClassTrackClassify"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_id)

text = "What did we talk about earlier?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True)

with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

label_id = logits.argmax(dim=-1).item()
print(model.config.id2label[str(label_id)])

预期用途

用于对话系统的轻量级意图和话语类型分类。

AaryanK/ClassTrackClassify

作者 AaryanK

↓ 4 ♥ 1

创建时间: 2025-11-27 06:23:31+00:00

更新时间: 2026-01-04 02:27:47+00:00

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文件 (15)

.gitattributes

README.md

config.json

model.safetensors

onnx/config.json

onnx/label_mappings.json

onnx/model.onnx ONNX

onnx/special_tokens_map.json

onnx/tokenizer.json

onnx/tokenizer_config.json

onnx/vocab.txt

special_tokens_map.json

tokenizer.json

tokenizer_config.json

vocab.txt