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answer-classification-setfit-v2-binary

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SetFit少样本学习文本分类模型，适用于多领域

项目运用了SetFit框架，实现在BAAI/bge-base-en-v1.5基础上的少样本学习文本分类，结合对比学习和Logistic Regression算法，提升了文本分类的精准度。模型适用于广泛领域，支持长至512个token的文本分类，易于通过SetFit库安装使用，设计理念基于“无提示高效少样本学习”，在小数据集上实现可靠分类表现，提供了一项潜力巨大的深度学习工具。

文本分类少样本学习Github开源项目SetFit对比学习Huggingface句子转换器模型
GitHubHugging Face论文

项目介绍：answer-classification-setfit-v2-binary

项目背景

answer-classification-setfit-v2-binary 是一个用于文本分类的项目，利用了一种名为 SetFit 的模型架构。SetFit 这个模型以其高效的少样本学习技术而闻名，这意味着即使是少量的训练数据，也可以进行有效的模型训练。

模型概述

该项目的模型架构基于 SetFit，通过与 BAAI/bge-base-en-v1.5 这种句子转化模型相结合来实现文本分类。这个 SetFit 模型的工作原理如下：

  • 句子转化器主体： 采用 BAAI/bge-base-en-v1.5 作为句子嵌入模型。
  • 分类头部： 使用线性回归模型进行分类。
  • 最大序列长度： 支持最多 512 个标记。
  • 分类类别： 模型能够区分两类标签。

模型特点

SetFit 模型通过两步实现高效学习：

  1. 对句子转化模型进行微调：利用对比学习方法来调整模型，使其更好地获取文本特征。
  2. 训练分类头部：利用微调后的转化模型生成的特征，训练一个分类头部进行最终的文本分类。

使用说明

推理使用

要使用该模型进行文本分类推理，可以通过以下步骤进行：

首先，安装 SetFit 库：

pip install setfit

然后，加载模型并运行推理示例代码：

from setfit import SetFitModel

# 从 Hugging Face Hub 下载模型
model = SetFitModel.from_pretrained("tstadel/answer-classification-setfit-v2-binary")
# 运行推理
preds = model("I loved the spiderman movie!")

模型应用领域

这个模型主要用于文本分类领域，可以应用在对话情感分析、产品评论分类等多个场景。由于其高效的少样本学习能力，即使在数据不足的情况下，也能取得良好的分类效果。

培训细节

适用软件版本

  • Python: 3.8.17
  • SetFit: 1.0.1
  • Sentence Transformers: 2.2.2
  • Transformers: 4.36.2
  • PyTorch: 2.0.1
  • Datasets: 2.13.1
  • Tokenizers: 0.15.0

文献引用

如果对 SetFit 模型的学术背景感兴趣，可参考以下论文：“Efficient Few-Shot Learning Without Prompts”，该文献对少样本学习技术进行了深入研究。

结论

answer-classification-setfit-v2-binary 项目通过结合现代化的句子转化模型和传统的分类方法，实现了在少样本情况下的高效文本分类能力，适合需要快速部署和应用的文本分析任务。

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