import pandas as pd import jieba from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 读取训练数据集 df = pd.read_csv("data.csv", header=None, names=["id", "name", "brand", "spec", "quantity", "unit"]) # 对商品名称进行分词 df["name"] = df["name"].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x))) # 对商品信息进行编码，生成特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(df["name"]).toarray() y_train = df["label"].values # 构建Transformer模型 input_shape = X_train.shape[1:] num_classes = len(set(y_train)) model = keras.Sequential([ layers.Input(shape=input_shape), layers.Embedding(input_dim=num_classes, output_dim=128), layers.Transformer(), layers.Dense(64, activation="relu"), layers.Dense(num_classes, activation="softmax") ]) model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) model.summary() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2) # 在训练完成后，使用该模型对新的商品信息进行预测，自动识别商品的品类信息 X_test = vectorizer.transform(["保鲜袋", "食品用保鲜膜"]).toarray() y_pred = model.predict(X_test) print(y_pred)生成代码适用的数据集进行实验，并输出结果

由于我并不知道你使用的数据集长什么样，因此无法直接复现这段代码的实验结果。不过你可以按照如下步骤尝试在自己的数据集上进行实验：

1. 准备数据集：将你的数据集保存成CSV格式，其中包括商品的名称和标签（品类信息），例如：

name,label
护肤品,美容
洗面奶,美容
草莓,水果
苹果,水果

2. 将代码中的`data.csv`修改为你的数据集文件名，并根据需要修改数据集的列名。

3. 运行代码，训练模型并进行预测，例如：

import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

df = pd.read_csv("your_dataset.csv")

# 对商品名称进行分词
df["name"] = df["name"].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))

# 对商品信息进行编码，生成特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(df["name"]).toarray()
y_train = df["label"].values

# 构建Transformer模型
input_shape = X_train.shape[1:]
num_classes = len(set(y_train))
model = keras.Sequential([
    layers.Input(shape=input_shape),
    layers.Embedding(input_dim=num_classes, output_dim=128),
    layers.Transformer(),
    layers.Dense(64, activation="relu"),
    layers.Dense(num_classes, activation="softmax")
])
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.summary()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

# 在训练完成后，使用该模型对新的商品信息进行预测，自动识别商品的品类信息
X_test = vectorizer.transform(["苹果", "面膜"]).toarray()
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred)

注意：在使用自己的数据集时，需要根据情况对代码进行适当的修改和调整，例如对分词、编码方式等进行调整。