tstadel/answer-classification-setfit-v2-binary
tstadel
Clasificación de texto
Este es un modelo SetFit que se puede utilizar para la Clasificación de Texto. Este modelo SetFit usa BAAI/bge-base-en-v1.5 como el modelo de incrustación de Transformadores de Oraciones. Se utiliza una instancia de LogisticRegression para la clasificación. El modelo ha sido entrenado utilizando una técnica eficiente de aprendizaje de pocos disparos que implica: - Fine-tuning de un Transformador de Oraciones con aprendizaje contrastivo. - Entrenamiento de una cabeza de clasificación con características del Transformador de Oraciones ajustado.
Como usar
Primero instala la biblioteca SetFit:
pip install setfit
Luego puedes cargar este modelo y ejecutar inferencias.
from setfit import SetFitModel
# Descargar del Hub de 🤗
model = SetFitModel.from_pretrained("tstadel/answer-classification-setfit-v2-binary")
# Ejecutar inferencia
preds = model("¡Me encantó la película de Spiderman!")
Funcionalidades
- Modelo Tipo: SetFit
- Cuerpo del Transformador de Oraciones: BAAI/bge-base-en-v1.5
- Cabeza de clasificación: una instancia de LogisticRegression
- Longitud Máxima de la Secuencia: 512 tokens
- Número de Clases: 2 clases
Casos de uso
- Uso directo para inferencia