Instructions to use vietdata/vietnamese-content-cls with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use vietdata/vietnamese-content-cls with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="vietdata/vietnamese-content-cls")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vietdata/vietnamese-content-cls") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("vietdata/vietnamese-content-cls", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -7,9 +7,9 @@ tags:
|
|
| 7 |
- news classification
|
| 8 |
widget:
|
| 9 |
- text: "Tuy nhiên, sự thỏa mãn lại chẳng thể kéo dài. Họ nhanh chóng rơi vào hoang mang khi nhận ra đã mất một khoản tiền lớn cho các món đồ không thực sự cần thiết, hoặc phục vụ mục đích vô nghĩa."
|
| 10 |
-
example_title: "
|
| 11 |
- text: "Những người bị bệnh gan như cấp tính, mạn tính, xơ gan, viêm gan tuyệt đối không nên ăn gừng. "
|
| 12 |
-
example_title: "
|
| 13 |
---
|
| 14 |
# BERT-base for news genre classification
|
| 15 |
|
|
|
|
| 7 |
- news classification
|
| 8 |
widget:
|
| 9 |
- text: "Tuy nhiên, sự thỏa mãn lại chẳng thể kéo dài. Họ nhanh chóng rơi vào hoang mang khi nhận ra đã mất một khoản tiền lớn cho các món đồ không thực sự cần thiết, hoặc phục vụ mục đích vô nghĩa."
|
| 10 |
+
example_title: "Example 1"
|
| 11 |
- text: "Những người bị bệnh gan như cấp tính, mạn tính, xơ gan, viêm gan tuyệt đối không nên ăn gừng. "
|
| 12 |
+
example_title: "Example 2"
|
| 13 |
---
|
| 14 |
# BERT-base for news genre classification
|
| 15 |
|