语言:

• "多语言"
• "英语" 标签:
• "情感分析"
• "测试"
• "单元测试"

DistilBert 虚拟情感模型

用途

这是一个虚拟模型，可用于测试 transformers 的 pipeline 功能，任务类型为 sentiment-analysis。该模型始终会返回随机结果（例如 {"label": "negative", "score": 0.5}）。

使用方法

classifier = pipeline("sentiment-analysis", "dhpollack/distilbert-dummy-sentiment")
results  = classifier(["这是一个测试", "另一个测试"])

说明

该模型的创建步骤如下：

1. 创建一个 vocab.txt 文件（本例中位于 /tmp/vocab.txt）。

[UNK]
[SEP]
[PAD]
[CLS]
[MASK]

2. 打开 Python 交互环境：

import transformers
config = transformers.DistilBertConfig(vocab_size=5, n_layers=1, n_heads=1, dim=1, hidden_dim=4 * 1, num_labels=2, id2label={0: "negative", 1: "positive"}, label2id={"negative": 0, "positive": 1})
model = transformers.DistilBertForSequenceClassification(config)
tokenizer = transformers.DistilBertTokenizer("/tmp/vocab.txt", model_max_length=512)
config.save_pretrained(".")
model.save_pretrained(".")
tokenizer.save_pretrained(".")