提高文本分类效率的少样本学习模型
SetFit模型利用sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2进行句子嵌入,通过对比学习优化,实现少样本学习效率。结合LogisticRegression进行文本分类,可处理最长512词元的序列,支持两类分类,适用于需要精确文本分类的场景,可通过SetFit库轻松使用。
amd-full-phonetree-v1 是一个基于 SetFit 模型的项目,专注于文本分类任务。SetFit 结合了高效的少样本学习技术,能在有限的数据样本下实现优秀的性能。本项目中使用的基础模型是 sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2
,为文本编码提供支持。此外,分类任务则依赖于一个逻辑回归模型来完成。
sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2
模型针对以下两种标签进行分类:
首先需要安装 SetFit 库:
pip install setfit
然后可以加载模型并进行推理:
from setfit import SetFitModel # 从 Hugging Face Hub 下载预训练模型 model = SetFitModel.from_pretrained("nikcheerla/amd-full-phonetree-v1") # 进行推理 preds = model("For calling WL Gore and Associates Incorporated. Please wait ")
训练超参数
训练结果
该项目依托强大的文本编码模型和精简的分类模型,实现了高效的少样本文本分类,适合应用在语音信箱和电话分机菜单的自动化处理场景中。
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