案例ID:231808
技术顾问:俊 - 1年经验 - 无
联系沟通
项目名称:文本分类模型小工具
所属行业:人工智能 - 其他
本项目为基于 Python 的本地文本分类工具,采用预训练语言模型 BERT 微调实现情感分类与文本标签预测功能。前端使用 Tkinter 搭建桌面应用界面,用户可输入任意文本,并实时查看模型预测结果与置信度分布。项目支持模型本地加载、GPU/CPU 推理,适用于教学、数据标注辅助与轻量自然语言处理应用。项目结构清晰,包含数据处理、模型加载、推理调用与 GUI 展示等模块,适合作为 NLP 模型应用展示案例。
其他人才的相似案例推荐
GPT大模型实现图片生成 自主构建字体领域图片数据集,训练
智能客服Agent工作流 实现了烟草行业的智能客服Agen
使用大模型对资料进行整理,提取出问答对,本地部署小模型和向量
利用逆向工具ollydbg对程序进行逆向分析,获取必要的业务
独立开发,利用大模型function-calling功能,在
主要展示如何利用wireshark进行动态抓包分析,比如:h
为上海金不换集团打造的 AI 一键获客系统,核心技术包括:运
图中从左到右分别是区域信息采集系统的不同时刻状态,在图(a)
右侧的模块则代表的是T_QMIX 算法种QMIX 的核心,这
AI深度研究智能体,它不仅具备用户聊天,还有根据用户的需求进
核心功能: 毫秒级高并发采集 支持2000+传感器并行接
企业点击发布任务,工程师会在任务下报名,招聘专员也会在1小时内与您联系,1小时内精准确定人才
关注猿急送微信平台,接收实时人才推送