bangbangkido/Product-Classifier

中文商品标题分类模型

基于中文 BERT 的 30 类商品标题分类器，使用最后一层的 CLS 向量接线性分类层。

文件说明

• model.pt：训练后的完整参数，包含 BERT 编码器和分类层。
• config.json：BERT 结构配置。
• labels.json：类别编号和名称的双向映射，来自项目预处理训练集的 ClassLabel。
• tokenizer.json、tokenizer_config.json、vocab.txt：训练时使用的分词器。
• inference_config.json：输入最大长度。
• model.py、predict.py：独立模型定义和预测入口。
• requirements.txt：加载依赖。

本地使用

下载整个仓库，在下载目录中执行：

python -m pip install -r requirements.txt
python predict.py "无线蓝牙耳机"

自动使用可用的 CUDA，否则使用 CPU。文件齐全后可离线运行，无需原项目、训练数据或额外下载基座权重。

本模型保存的是自定义 PyTorch 参数字典，请使用随附的加载代码；不能直接通过 Transformers 的 pipeline() 或 AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained() 加载。

评估与使用范围

用于中文商品标题分类，标签范围见 labels.json，超出该范围的文本仍会被分到已有类别。发布包未附带可核验的评估指标。

基座模型来自 google-bert/bert-base-chinese；本发布包未声明新的许可证，发布者需补充适用的模型和训练数据授权说明。