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校园问答机器人与绵阳：构建智能AI助手的实践之路
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# 安装依赖
# pip install transformers torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
# 加载预训练模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# 输入文本
text = "我想知道明天的课程安排"
# 对文本进行编码
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# 模型预测
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# 获取预测结果
predicted_class_id = logits.argmax().item()
print(f"预测类别: {predicted_class_id}")
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