4. 小明最近在做中文情感分析的任务，经过深度的调研，小明觉得PaddleNLP集成了大量的预训练模型，同时具有很多代码样板可以参考，所以小明决定基于PaddleNLP集成的BERT模型进行中文语句级情感分类任务。请问小明可以怎样调用BERT模型实现这个任务呢？ 10分 A.BertForSequenceClassification.from_pretrained(“bert-base-chinese”) B.BertForSequenceClassification.from_pretrained(“bert-base-uncased”) C.BertModel.from_pretrained(“bert-large-uncased”) D.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(“bert-wwm-chinese”)

答案是A. BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese")。

PaddleNLP中的BertForSequenceClassification类可以直接用于文本分类任务，其中from_pretrained方法可以加载预训练的BERT模型参数。"bert-base-chinese"是PaddleNLP中预训练的中文BERT模型。因此，小明可以调用BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese")来加载预训练模型并进行中文语句级情感分类任务。

相关问题

华为od 小明预订酒店java

小明使用华为手机进行了酒店预订，并选择了Java作为预订的方法。

在这个场景中，华为OD (Operating System) 表示华为手机所使用的操作系统，它为手机提供了功能和服务。

小明使用了Java这种编程语言来实现酒店预订。Java是一种跨平台的编程语言，可以在不同的操作系统和平台上运行。小明选择了Java，可能是因为它的兼容性和稳定性较强，可以在华为手机的操作系统中无缝运行。

通过华为手机的操作系统和Java编程语言的结合，小明能够使用手机上的应用程序来预订酒店。他可能下载了一个使用Java编写的酒店预订应用程序，通过这个应用程序，他可以选择酒店、选择日期和房型，并完成支付。

华为手机作为一款使用新一代技术和软件的智能手机，提供了先进的功能和性能。它的操作系统支持多种编程语言，包括Java。这使得开发人员能够使用不同的编程语言来创建各种应用程序，为用户提供更多的选择和便利。小明选择了使用Java进行酒店预订，使得他能够方便地完成整个预订过程，并享受到华为手机所提供的优势。

3. 展示“小明”和“小强”的每个轮次的点数

好的，您可以使用以下代码展示“小明”和“小强”的每个轮次的点数：

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成随机数数组
num_arr = np.random.randint(1, 6, size=(6, 4))

# 构造DataFrame
df = pd.DataFrame(num_arr, columns=['小红', '小明', '小芳', '小强'], index=[f'第{i}轮' for i in range(1, 7)])

# 展示“小明”和“小强”的每个轮次的点数
print(df.loc[:, ['小明', '小强']])

输出结果如下：

     小明  小强
第1轮   2   1
第2轮   5   4
第3轮   5   3
第4轮   5   4
第5轮   3   5
第6轮   1   5

这里使用的是`loc`属性来指定“小明”和“小强”这两列，同时使用了`:`来表示所有行。