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title: finetuned_textile_modelscope
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/tianrenmodel/finetuned_textile_modelscope"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/tianrenmodel/finetuned_textile_modelscope.md"
repository: tianrenmodel/finetuned_textile_modelscope
chinese_name: "纺织分词模型"
last_updated: 2026-02-15
pipeline_tag: word-segmentation
tasks:
  - word-segmentation
model_type:
  - structbert
architectures:
  - BertForTokenClassification
parameters: 102.1M
tensor_type:
  - F32
library_name:
  - safetensors
  - pytorch
frameworks:
  - pytorch
downloads: 86
stars: 0
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# finetuned_textile_modelscope

> finetuned_textile_modelscope - tianrenmodel 在 ModelScope 开源的模型。支持纺织领域专属术语分词

- **Repository**: tianrenmodel/finetuned_textile_modelscope
- **Tasks**: word-segmentation
- **Parameters**: 102.1M
- **Downloads**: 86
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-02-15

Source: https://www.modelscope.cn/models/tianrenmodel/finetuned_textile_modelscope

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# 纺织品领域分词模型 README
## 1. 模型概述
本模型基于StructBERT/BERT架构针对纺织品领域文本进行专项微调，实现对纺织品相关专业术语、规格参数、工艺名称等文本的高精度分词。模型采用BIES（Begin/Inside/End/Single）标签体系完成序列标注任务，最终输出符合纺织品行业特征的分词结果。

## 2. 模型训练信息
### 2.1 训练完成情况
- 训练批次：532/532（完整训练）
- 最终训练损失：0.0558
- 验证平均损失：0.0285
- 学习率：0（训练末期已降至最低）
- 模型保存路径：`./finetuned_textile_modelscope`（ModelScope格式）

### 2.2 训练环境说明
- 模型基座：StructBERT/BERT（注：加载时存在模型类型匹配警告，不影响推理效果）
- 序列长度：512
- 训练框架：ModelScope + Transformers

## 3. 模型效果评估
### 3.1 训练集效果（532个样本）
- BIES标签匹配率：98.79%（2129/2155）
- 分词结果一致率：98.68%（525/532）

### 3.2 验证集效果（107个样本）
- BIES标签匹配率：99.53%（425/427）
- 分词结果一致率：100.00%（107/107）

### 3.3 典型样本效果
| 输入文本 | 分词结果 | 标签预测 | 结果一致性 |
|----------|----------|----------|------------|
| 织物抗起毛起球仪 | ['织物抗起毛起球仪'] | BIIIIIIE | ✅ 一致 |
| 60支纯棉贡缎床品 | ['60支', '纯棉', '贡缎', '床品'] | BIEBEBEBE | ✅ 准确 |
| 抗静电半衰期≤2s | ['抗静电半衰期≤2s'] | BIIIIIIIE | ✅ 一致 |
| 远红外整理 | ['远红外整理'] | BIIIE | ✅ 一致 |

## 4. 模型使用方法
### 4.1 依赖安装
```bash
pip install modelscope transformers torch
```

### 4.2 ModelScope Pipeline 推理
```python
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

# 加载微调后的模型
text_segmentation_pipeline = pipeline(
    task=Tasks.token_classification,
    model='./finetuned_textile_modelscope',
    sequence_length=512
)

# 单文本测试
test_text = "60支纯棉贡缎床品"
result = text_segmentation_pipeline(test_text)

# 解析分词结果
segments = []
current_segment = ""
for item in result:
    if item['label'] == 'B':  # 开始
        if current_segment:
            segments.append(current_segment)
        current_segment = item['token']
    elif item['label'] == 'I':  # 中间
        current_segment += item['token']
    elif item['label'] == 'E':  # 结束
        current_segment += item['token']
        segments.append(current_segment)
        current_segment = ""

print("分词结果：", segments)  # 输出：['60支', '纯棉', '贡缎', '床品']
```

### 4.3 Transformers 原生推理
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
import torch

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('./finetuned_textile_modelscope')
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('./finetuned_textile_modelscope')

# 测试文本处理
test_text = "60支纯棉贡缎床品"
inputs = tokenizer(test_text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512)

# 模型推理
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 解析预测标签
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2)
labels = [model.config.id2label[id] for id in predictions[0].tolist() if id != -100]
labels = labels[1:-1]  # 去除CLS和SEP标签

# 生成分词结果
segments = []
current_segment = ""
for char, label in zip(test_text, labels):
    if label == 'B':
        if current_segment:
            segments.append(current_segment)
        current_segment = char
    elif label == 'I':
        current_segment += char
    elif label == 'E':
        current_segment += char
        segments.append(current_segment)
        current_segment = ""

print("BIES标签：", "".join(labels))  # 输出：BIEBEBEBE
print("分词结果：", segments)  # 输出：['60支', '纯棉', '贡缎', '床品']
```

## 5. 注意事项
1. 模型加载时会出现`No preprocessor field found in cfg`等警告，属于ModelScope配置文件缺失提示，不影响模型推理功能；
2. 出现`You are using a model of type bert to instantiate a model of type structbert`警告，是因为模型基座与加载逻辑的类型映射问题，无需处理；
3. 模型仅针对纺织品领域文本优化，非纺织品领域文本分词效果可能下降；
4. 输入文本长度建议不超过512个字符，超出部分会被截断。

## 6. 模型适用场景
- 纺织品电商标题分词
- 纺织品工艺文档解析
- 纺织行业数据标注
- 纺织品规格参数提取

### 总结
1. 本模型是针对纺织品领域优化的高精度分词模型，训练集/验证集分词准确率分别达98.68%/100%，标签匹配率达98.79%/99.53%；
2. 支持ModelScope Pipeline和Transformers两种推理方式，可直接加载`./finetuned_textile_modelscope`目录下的模型文件使用；
3. 模型加载时的警告不影响实际推理效果，主要适用于纺织品领域的文本分词任务。