INVOICE-DISPUTE - SetFit模型高效应用于文本分类的少样本学习方法

INVOICE-DISPUTE项目介绍

项目背景

INVOICE-DISPUTE项目旨在利用SetFit模型进行发票争议的文本分类。SetFit是一个通过高效的少样本学习技术实现文本分类的模型，其核心技术包括对句子变换器（Sentence Transformer）的对比学习微调及利用微调后的变换器特征进行分类支持。这一技术不仅提升了模型的准确性，还大大减少了对大量标注数据的需求。

模型详细信息

模型类型

类型: SetFit
分类头: LogisticRegression实例，用于执行具体分类任务。
最大序列长度: 最多支持512个标记（tokens）。
类别数: 二分类问题，即模型能够区分两类不同的文本内容。

模型资源

源码: 可以在GitHub上的SetFit仓库中找到相关代码。
研究论文: 该模型的技术细节在论文《Efficient Few-Shot Learning Without Prompts》中进行了解释。
技术博客: 可以通过SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts博客获取更多的背景信息和使用示例。

使用说明

推断过程

要使用SetFit模型进行推断，用户首先需要安装SetFit库。安装方法如下：

pip install setfit

随后，就可以加载模型并运行推断。例如：

from setfit import SetFitModel

# 从🤗 Hub 下载模型
model = SetFitModel.from_pretrained("setfit_model_id")
# 进行推断
preds = model("I loved the spiderman movie!")

通过这种方式，INVOICE-DISPUTE项目能够有效地处理不同类型的文本输入，并对输入内容进行分类判断。

训练详情

在INVOICE-DISPUTE项目中，模型训练依赖于以下技术框架和版本：

Python: 3.11.7
SetFit: 1.0.3
句子变换器（Sentence Transformers）: 2.3.1
变换器（Transformers）: 4.37.2
PyTorch: 2.2.0
数据集（Datasets）: 2.16.1
Tokenizers: 0.15.1

引用

在学术引用中可以使用以下BibTeX格式：

@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
    url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
    author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
    keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
    title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
    publisher = {arXiv},
    year = {2022},
    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
}

INVOICE-DISPUTE项目通过使用SetFit模型在高效文本分类领域展现出卓越的适应性和准确性，这使得处理发票争议等文本分类任务变得更加简单和高效。