Views
No views yet
1import torch
2from transformers import RobertaForSequenceClassification, AutoTokenizer
3
4model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained("wonrax/phobert-base-vietnamese-sentiment")
5
6tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wonrax/phobert-base-vietnamese-sentiment", use_fast=False)
7
8# Just like PhoBERT: INPUT TEXT MUST BE ALREADY WORD-SEGMENTED!
9sentence = 'Đây là mô_hình rất hay , phù_hợp với điều_kiện và như cầu của nhiều người .'
10
11input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(sentence)])
12
13with torch.no_grad():
14 out = model(input_ids)
15 print(out.logits.softmax(dim=-1).tolist())
16 # Output:
17 # [[0.002, 0.988, 0.01]]
18 # ^ ^ ^
19 # NEG POS NEU