INVOICE-DISPUTE

INVOICE-DISPUTE

SetFit模型高效应用于文本分类的少样本学习方法

本项目介绍了SetFit模型在文本分类任务中的应用,利用高效的少样本学习技术,通过对Sentence Transformer进行对比学习微调,并使用微调后的特征训练Logistic Regression分类头,实现文本分类。SetFit模型支持最大512个令牌的序列长度,适用于二分类任务。通过SetFit库,用户可以便捷地安装并使用该模型进行推理,更多信息可在GitHub和相关论文中查阅。

对比学习开源项目文本分类SetFitGithubHuggingface模型LogisticRegression句子变换器

INVOICE-DISPUTE项目介绍

项目背景

INVOICE-DISPUTE项目旨在利用SetFit模型进行发票争议的文本分类。SetFit是一个通过高效的少样本学习技术实现文本分类的模型,其核心技术包括对句子变换器(Sentence Transformer)的对比学习微调及利用微调后的变换器特征进行分类支持。这一技术不仅提升了模型的准确性,还大大减少了对大量标注数据的需求。

模型详细信息

模型类型

  • 类型: SetFit
  • 分类头: LogisticRegression实例,用于执行具体分类任务。
  • 最大序列长度: 最多支持512个标记(tokens)。
  • 类别数: 二分类问题,即模型能够区分两类不同的文本内容。

模型资源

使用说明

推断过程

要使用SetFit模型进行推断,用户首先需要安装SetFit库。安装方法如下:

pip install setfit

随后,就可以加载模型并运行推断。例如:

from setfit import SetFitModel # 从🤗 Hub 下载模型 model = SetFitModel.from_pretrained("setfit_model_id") # 进行推断 preds = model("I loved the spiderman movie!")

通过这种方式,INVOICE-DISPUTE项目能够有效地处理不同类型的文本输入,并对输入内容进行分类判断。

训练详情

在INVOICE-DISPUTE项目中,模型训练依赖于以下技术框架和版本:

  • Python: 3.11.7
  • SetFit: 1.0.3
  • 句子变换器(Sentence Transformers): 2.3.1
  • 变换器(Transformers): 4.37.2
  • PyTorch: 2.2.0
  • 数据集(Datasets): 2.16.1
  • Tokenizers: 0.15.1

引用

在学术引用中可以使用以下BibTeX格式:

@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055, doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055}, url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055}, author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren}, keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences}, title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts}, publisher = {arXiv}, year = {2022}, copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International} }

INVOICE-DISPUTE项目通过使用SetFit模型在高效文本分类领域展现出卓越的适应性和准确性,这使得处理发票争议等文本分类任务变得更加简单和高效。

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