def infer(model, text): model.eval() # 数据处理 encoded_inputs = tokenizer(text, max_seq_len=max_seq_len) # 构造输入模型的数据 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(encoded_inputs["input_ids"]) input_ids = paddle.to_tensor(encoded_inputs["input_ids"], dtype="int64").unsqueeze(0) token_type_ids = paddle.to_tensor(encoded_inputs["token_type_ids"], dtype="int64").unsqueeze(0) # 模型预测 logits = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) # 解析标签 pred_labels = logits.argmax(axis=-1).numpy().tolist()[0] entities = metric.get_entities(pred_labels) infer_list = [] for entity in entities: ent_name, start, end = entity infer_list.append("".join(tokens[start: end+1])) print("label: ", infer_list) text = "佳丽海鲜酒楼宝福店，地址湖滨南路819号宝福大厦34楼，经典老店，位于莲板十字路口处，近外图！" infer(model, text)

这段代码是一个使用 PaddlePaddle 框架实现的文本分类模型推断代码。具体来说，它接受一个模型和一个文本作为输入，在对文本进行处理后，使用模型进行预测，并输出预测结果。其中，模型的输入经过 tokenizer 处理转化为数字 id，然后输入模型进行预测。最后，根据预测结果解析标签，输出匹配到的实体列表。这段代码的功能是对给定的文本进行实体识别，即从文本中识别出具有特定含义的实体。