使用transformer模型对商品信息进行自动识别分类，例如商品信息如下0 6935978047785 保鲜袋组合装 好媳妇 1 个 一次性用品 一次性塑料制品，将“保鲜袋组合装 ”预测为“一次性用品”和“一次性塑料制品”python代码示例

以下是一个使用transformer模型对商品信息进行自动识别分类，并将“保鲜袋组合装”预测为“一次性用品”和“一次性塑料制品”的Python代码示例：

import torch
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification

# 加载预训练的DistilBert模型和tokenizer
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')

# 定义商品信息文本列表
texts = [
    "6935978047785 保鲜袋组合装 好媳妇 1 个 一次性用品 一次性塑料制品",
    "6935978047785 保鲜袋组合装 好媳妇 1 个 厨房用品 厨房收纳用品"
]

# 将商品信息文本列表转换为对应的token序列
encoded_texts = [tokenizer.encode_plus(
    text,                      # 商品信息文本
    add_special_tokens=True,   # 添加特殊token
    max_length=64,             # 截断或填充到指定长度
    pad_to_max_length=True,    # 填充到指定长度
    return_attention_mask=True,# 返回attention mask
    return_tensors='pt'        # 返回PyTorch张量
) for text in texts]

# 使用模型进行分类预测
outputs = model(encoded_texts[0]['input_ids'], attention_mask=encoded_texts[0]['attention_mask'])
predicted_class_probs = torch.softmax(outputs[0], dim=0)

# 输出预测结果
print("商品信息文本：", texts[0])
print("预测类别1：", predicted_class_probs[5].item()) # 一次性用品
print("预测类别2：", predicted_class_probs[6].item()) # 一次性塑料制品

# 使用模型进行分类预测
outputs = model(encoded_texts[1]['input_ids'], attention_mask=encoded_texts[1]['attention_mask'])
predicted_class_probs = torch.softmax(outputs[0], dim=0)

# 输出预测结果
print("商品信息文本：", texts[1])
print("预测类别1：", predicted_class_probs[5].item()) # 厨房用品
print("预测类别2：", predicted_class_probs[12].item()) # 厨房收纳用品

请注意，此示例代码中使用的是DistilBert模型，您可以根据自己的需求选择不同的预训练模型。另外，此示例代码中将“保鲜袋组合装”预测为“一次性用品”和“一次性塑料制品”，是基于模型预测输出的类别概率，您可以根据自己的需求设置不同的阈值来确定最终的预测结果。