import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

model_id = "你的用户名/trackBERT"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_id)
model.eval()

text = "红色文化数字化传播与乡村振兴实践项目"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=128)

with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits
    pred_id = torch.argmax(logits, dim=-1).item()

print(model.config.id2label[pred_id])

说明

当前模型主要基于项目名称训练，适合作为赛道适配预测的第一版 baseline。后续可通过加入项目简介、关键词、项目领域信息，以及优化类别不均衡问题进一步提升效果。

XIn-9/trackBERT

BERT 大学生创新创业项目赛道适配预测模型

任务类型

阶段性评估结果

使用示例

说明

XIn-9/
trackBERT