SetFit
Adreno99
Clasificación de texto
Este es un modelo SetFit que puede ser utilizado para la clasificación de textos. SetFit es una técnica eficiente de aprendizaje pocos disparos que implica afinar un transformador de oraciones con aprendizaje contrastivo y entrenar una cabeza de clasificación con características del transformador de oraciones afinado. El modelo ha sido entrenado usando una técnica de aprendizaje eficiente pocos disparos que involucra: (1) Ajustar un transformador de oraciones con aprendizaje contrastivo. (2) Entrenar una cabeza de clasificación con características del transformador de oraciones afinado.
Como usar
from setfit import SetFitModel
# Descargar desde Hugging Face Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("Adreno99/nasfund_setfit_pretrained")
# Ejecutar inferencia
preds = model("nasfund este\n\nAccounts Payable\n\n\nIT Division\n\n05 March 2024\n\n2 x Laptops for nasfund Lae\n\n \nDatec\n\n2 x Laptops for nasfund Lae. One will be issued to their new Employer Service\nofficer and the other one will be used as their ID laptop when they go onsite to\nemployers.\n\nK10,532.52\n\nPO\n\n \nAttached Quote from Datec\n\nRequested by:\nWK,\n\nAsaph Kuliniasi\n\nHelp Desk Analyst\n\n05 March 2024\n\nRecommended By:\n\nSamuel Topotol |\nTL Infrastructure\n05 March 2024\n")
Funcionalidades
- Tipo de Modelo: SetFit
- Cabeza de clasificación: una instancia de LogisticRegression
- Longitud máxima de secuencia: 512 tokens
- Número de clases: 4 clases
Casos de uso
- Clasificación de textos
- Aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural que requieren clasificación de textos