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Instructions to use amuyoucn/hc_intent_8class_l8h512 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use amuyoucn/hc_intent_8class_l8h512 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="amuyoucn/hc_intent_8class_l8h512")# Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("amuyoucn/hc_intent_8class_l8h512", dtype="auto") - Notebooks
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- Kaggle
hc_intent_8class_l8h512
面向居家护理 / 健康护理场景的中文 8 类意图识别模型。
本仓库主要用于模型权重分发。完整推理脚本、评估脚本、FastAPI 示例服务、评估结果和项目说明见 GitHub:
https://github.com/AmuyouCN/hc_intent_8class_l8h512
上游模型与许可
本模型基于 uer/chinese_roberta_L-8_H-512 微调得到。上游 UER-py / Chinese RoBERTa Miniatures 项目采用 Apache License 2.0。本仓库保留对上游模型的署名说明。
标签体系
| ID | 意图 |
|---|---|
| 0 | 服务咨询 |
| 1 | 服务办理 |
| 2 | 服务变更 |
| 3 | 护理记录 |
| 4 | 健康咨询 |
| 5 | 紧急处理 |
| 6 | 人工联系 |
| 7 | 投诉反馈 |
模型文件
| 文件 | 说明 |
|---|---|
model.pt |
模型权重 |
config.json |
模型结构与推理配置 |
label_map.json |
标签映射 |
使用方式
推荐直接使用 GitHub 仓库中的脚本:
python scripts/predict.py "老人发烧了怎么办"
也可以通过 FastAPI 示例服务进行本地测试。
注意:本模型当前不是标准 AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained() 一键加载格式,建议配合 GitHub 仓库中的推理脚本使用。
免责声明
本模型仅用于意图分类与技术研究,不构成医疗建议、诊断或治疗意见。实际护理、医疗与应急决策请以专业人员判断为准。
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