xml
<dependencies>
    <!-- ... Другие зависимости ... -->

    <dependency>
        <groupId>com.huggingface</groupId>
        <artifactId>transformers</artifactId>
        <version>4.9.2</version> <!-- Используйте последнюю версию -->
    </dependency>

    <!-- Если вы планируете использовать ускорение графического процессора, вам также необходимо добавить следующие зависимости -->
    <dependency>
        <groupId>org.tensorflow</groupId>
        <artifactId>tensorflow</artifactId>
        <version>2.½.0</version> <!-- Используйте версию TensorFlow, совместимую с Transformers. -->
    </dependency>
</dependencies>

import com.huggingface.transformers.BertConfig;
import com.huggingface.transformers.BertForSequenceClassification;
import com.huggingface.transformers.BertTokenizer;
import com.huggingface.transformers.PretrainedConfig;
import com.huggingface.transformers.PreTrainedModel;
import com.huggingface.transformers.PreTrainedTokenizer;

public class ModelLoader {

    private static final String MODEL_NAME = "bert-base-uncased";
    private static final String CACHE_DIR = "/path/to/model/cache"; // Укажите локальный каталог кэша или используйте значение по умолчанию (ноль).

    private PreTrainedModel model;
    private PreTrainedTokenizer tokenizer;

    public void loadModel() throws IOException {
        BertConfig config = BertConfig.from_pretrained(MODEL_NAME, cache_dir=CACHE_DIR);
        this.model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME, config, cache_dir=CACHE_DIR);
        this.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, cache_dir=CACHE_DIR);
    }

    public PreTrainedModel getModel() {
        return model;
    }

    public PreTrainedTokenizer getTokenizer() {
        return tokenizer;
    }
}

import java.util.List;
public class TextClassifier {

    private final ModelLoader modelLoader;

    public TextClassifier(ModelLoader modelLoader) {
        this.modelLoader = modelLoader;
    }

    public List<String> classifyText(String text) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // Загрузить модель и токенизатор
        PreTrainedModel model = modelLoader.getModel();
        PreTrainedTokenizer tokenizer = modelLoader.getTokenizer();

        // Токенизация входного текста
        List<String> inputs = tokenizer.tokenize(text);
        List<Integer> inputIds = tokenizer.convert_tokens_to_ids(inputs);

        // Подготовьте входной тензор
        Integer[] inputArray = inputIds.stream().toArray(Integer[]::new);
        LongTensor inputTensor = LongTensor.create(inputArray);

        // Делайте прогнозы модели
        Tensor outputTensor = model.forward(inputTensor).toTensor();

        // Анализ меток категорий вывода и возврата.
        // ... Здесь выходной тензор анализируется в соответствии с конкретной структурой Модели и требованиями задачи, такими как взятие индекса категории с максимальной вероятностью и т. д.

        return categoryLabels; // Возвращает список прогнозируемых категорий
    }
}