Modelo de Polaridad SetFit con BAAI/bge-small-en-v1.5 en SemEval 2014 Task 4 (Restaurantes)

Este es un modelo SetFit entrenado en el conjunto de datos SemEval 2014 Task 4 (Restaurantes) que se puede utilizar para el Análisis de Sentimientos Basado en Aspectos (ABSA). Este modelo SetFit utiliza BAAI/bge-small-en-v1.5 como el modelo de incrustación de Sentence Transformer. Se utiliza una instancia de LogisticRegression para la clasificación. En particular, este modelo se encarga de clasificar las polaridades de los aspectos. El modelo ha sido entrenado usando una técnica eficiente de aprendizaje con pocas muestras que implica: - Afinar un Transformer de Sentencias con aprendizaje contrastivo. - Entrenar una cabeza de clasificación con características del Transformer de Sentencias afinado. Este modelo fue entrenado dentro del contexto de un sistema más grande para ABSA, que se ve así: - Usar un modelo spaCy para seleccionar posibles candidatos a span de aspecto. - Usar un modelo SetFit para filtrar estos posibles candidatos a span de aspecto. - Usar este modelo SetFit para clasificar los candidatos a span de aspecto filtrados.