m-aliabbas1/medicare_idrak_latest1
m-aliabbas1
Clasificación de texto
Este es un modelo SetFit que se puede usar para la clasificación de texto. Este modelo SetFit utiliza sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2 como el modelo de incrustaciones de Sentence Transformer. Se usa una instancia de LogisticRegression para la clasificación. El modelo ha sido entrenado utilizando una técnica eficiente de aprendizaje few-shot que implica: Ajuste fino de un Sentence Transformer con aprendizaje contrastivo. Entrenamiento de una cabeza de clasificación con características del Sentence Transformer ajustado.
Como usar
Primero, instala la librería SetFit:
pip install setfit
Luego puedes cargar este modelo y ejecutar la inferencia:
from setfit import SetFitModel
# Descargar desde el hub de 🤗
model = SetFitModel.from_pretrained("m-aliabbas1/medicare_idrak_latest1")
# Ejecutar la inferencia
preds = model("Code 614-266-2386.")
Funcionalidades
- Tipo de Modelo: SetFit
- Cuerpo de Sentence Transformer: sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2
- Cabeza de clasificación: instancia de LogisticRegression
- Longitud máxima de la secuencia: 512 tokens
- Número de clases: 30 clases
Casos de uso
- Uso directo para la inferencia