nikcheerla/amd-partial-phonetree-v1
nikcheerla
Clasificación de texto
Este es un modelo SetFit que se puede usar para Clasificación de Texto. Este modelo SetFit utiliza sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2 como el modelo de incrustación de Transformadores de Frases. Se usa una instancia de LogisticRegression para la clasificación. El modelo ha sido entrenado utilizando una técnica eficiente de aprendizaje con pocos ejemplos que involucra: 1. Fine-tune de un Transformador de Frases con aprendizaje de contraste. 2. Entrenamiento de una cabecera de clasificación con características del Transformador de Frases ajustado.
Como usar
Uso Directo para Inferencia
from setfit import SetFitModel
# Descargar desde el Hub de 🤗
model = SetFitModel.from_pretrained("nikcheerla/amd-partial-phonetree-v1")
# Ejecutar inferencia
preds = model("Thank you for calling CHS. If you are a CHS owner,")
Funcionalidades
- Tipo de modelo: SetFit
- Cuerpo del Transformador de Frases: sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2
- Cabecera de Clasificación: una instancia de LogisticRegression
- Longitud Máxima de Secuencia: 512 tokens
- Número de Clases: 2 clases
Casos de uso
- Clasificación de texto
- Identificación de mensajes de correo de voz
- Clasificación de árboles telefónicos