StatsGary/setfit-ft-sentinent-eval
StatsGary
Clasificación de texto
Este es un modelo SetFit que se puede usar para la clasificación de texto. El modelo ha sido entrenado utilizando una técnica eficiente de aprendizaje con pocos ejemplos que involucra: la afinación de un Transformer de Oraciones con aprendizaje contrastivo y el entrenamiento de una cabeza de clasificación con características del Transformer de Oraciones afinado.
Como usar
Para usar este modelo para inferencia, primero instale la biblioteca SetFit:
python -m pip install setfit
Puede ejecutar una inferencia de la siguiente manera:
from setfit import SetFitModel
# Descarga desde el Hub y ejecuta la inferencia
model = SetFitModel.from_pretrained('StatsGary/setfit-ft-sentinent-eval')
# Ejecuta inferencia
preds = model(['me encantó la película de Spiderman!', 'la piña en la pizza es lo peor 🤮'])
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Técnica eficiente de aprendizaje con pocos ejemplos
- Afinación de un Transformer de Oraciones con aprendizaje contrastivo
- Entrenamiento de una cabeza de clasificación
Casos de uso
- Clasificación de opiniones de usuarios
- Análisis de sentimientos en redes sociales
- Clasificación de correos electrónicos
- Monitoreo de comentarios y reseñas en plataformas en línea