帮我写一段js代码,输入是公司的经营范围,输出是出现糖,食品,预包装食品,贸易关键词时输出通过,否则拒绝
时间: 2024-04-29 07:26:13 浏览: 19
好的,以下是一份可以实现您需求的 JavaScript 代码:
```
function checkBusinessScope(scope) {
const keywords = ['糖', '食品', '预包装食品', '贸易'];
for (let i = 0; i < keywords.length; i++) {
if (scope.includes(keywords[i])) {
return "通过";
}
}
return "拒绝";
}
// 示例用法
const result1 = checkBusinessScope("我们主要经营糖果、巧克力等食品");
console.log(result1); // 输出"通过"
const result2 = checkBusinessScope("我们是一家制衣公司");
console.log(result2); // 输出"拒绝"
```
当您调用 `checkBusinessScope` 函数并传入公司的经营范围时,它将会返回通过或拒绝字符串,以指示该经营范围是否包含糖、食品、预包装食品或贸易等关键词。您可以根据需要自行修改或扩展该函数的关键词列表。
相关问题
帮我利用pytorch和Bert写一个情绪分类的代码,要求输入是一组句子对,输出格式为numpy
好的,我可以回答这个问题。以下是代码示例:
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
# 加载预训练的Bert模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2)
# 输入句子对
sentences = ['我很开心', '我很难过']
# 将句子对转换为Bert模型的输入格式
inputs = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
# 使用Bert模型进行情绪分类
outputs = model(**inputs)[0]
# 将输出转换为numpy格式
predictions = torch.argmax(outputs, dim=1).numpy()
print(predictions)
```
输出格式为numpy数组,其中0表示负面情绪,1表示正面情绪。
帮我写一段加载预训练模型的代码
好的,以下是加载预训练模型的代码示例:
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# 指定预训练模型名称
model_name = "bert-base-chinese"
# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 加载预训练模型
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
# 输入文本
text = "这是一段测试文本"
# 对文本进行分词
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# 使用预训练模型进行推理
outputs = model(**inputs)
# 输出模型的最后一层隐藏状态
last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
print(last_hidden_state)
```
希望这段代码能够帮到你!