#高效少样本学习
ACCOUNT-OWNERSHIP - 结合对比学习和Logistic回归的高效文本分类模型
开源项目文本分类SetFitGithubHuggingface模型LogisticRegression句子转换器高效少样本学习
SetFit模型通过对比学习和Logistic回归，实现精准的文本分类，该模型微调Sentence Transformer以获取特征。无需复杂提示和大规模数据，适用于多样文本分类任务，并可在自有数据集上方便微调。
amd-partial-v1 - SetFit文本分类模型的高效少样本学习
对比学习开源项目文本分类SetFitGithubHuggingface模型句子转换器高效少样本学习
SetFit结合sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2，实现高效的文本分类，使用对比学习和LogisticRegression，总体准确率达96.7%。该模型经过优化学习率和损失函数，适用于多种文本分析场景。