#LogisticRegression
INVOICE-DISPUTE - SetFit模型高效应用于文本分类的少样本学习方法
对比学习开源项目文本分类SetFitGithubHuggingface模型LogisticRegression句子变换器
本项目介绍了SetFit模型在文本分类任务中的应用，利用高效的少样本学习技术，通过对Sentence Transformer进行对比学习微调，并使用微调后的特征训练Logistic Regression分类头，实现文本分类。SetFit模型支持最大512个令牌的序列长度，适用于二分类任务。通过SetFit库，用户可以便捷地安装并使用该模型进行推理，更多信息可在GitHub和相关论文中查阅。
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。