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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 SetFit Github Huggingface 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。

distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力

Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型

本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调，在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果，准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理，实现高效运行，适合多语言情感分析应用场景，可用于全球市场的用户评价分析。

e5-large - 句子嵌入模型应用于文本分类与检索，提升准确率

GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformerssentence-similarity分类开源项目检索模型

项目利用Sentence Transformers技术，提升自然语言处理任务中的句子嵌入效率，涵盖分类、检索、聚类及重排序等。该模型在多数据集上优异，尤其是在Amazon极性分类的准确率达90.05%。通过优化句子相似性，增强了在BIOSSES等任务中的相关性得分，是语义搜索和信息检索的理想之选，支持多语言文本分析。

cde-small-v1 - 增强文本分类与信息检索能力的多任务模型

GithubHuggingfaceMTEB分类句子嵌入开源项目检索模型聚类

该项目在多任务环境下表现优异，尤其在文本分类与检索任务中。模型在多个数据集上表现出高准确率与精度，广泛适用于商业、教育与研究领域。其卓越的性能满足了对高精确度的需求，提供了一致而可靠的结果。

my_awesome_model - DistilBERT微调的高效文本分类模型

DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型模型微调自然语言处理

my_awesome_model是一个基于distilbert-base-uncased微调的文本分类模型。该模型在未知数据集上训练，经过3轮迭代后，训练损失降至0.0632，验证损失为0.2355，训练准确率达92.95%。模型采用Adam优化器和多项式衰减学习率。虽然缺乏具体任务信息，但其性能表现显示了良好的文本分类潜力。

deberta-v3-large-zeroshot-v1 - 强大高效的零样本文本分类能力

DeBERTa-v3GithubHuggingface开源项目文本分类模型模型训练自然语言推理零样本分类

模型适用于零样本分类，通过将文本分类任务转换为'真假'判定任务达到自然语言推理效果。使用Hugging Face pipeline实现，较现有模型表现优异。基于27项任务和310类文本进行训练，专注'Entailment'与'Not_Entailment'的二分类，且在多种文本分类场景中表现灵活。模型为开源，受到MIT许可证保护。

bert-base-uncased-finetuned-semeval24 - BERT微调模型在文本分类任务中的出色表现

F1GithubHuggingfacebert-base-uncased准确率开源项目损失模型精调

该微调模型基于google-bert/bert-base-uncased，采用Adam优化器和线性学习率调度策略，经过5个学习周期，在评估集合上取得了0.8254的准确率和0.8237的F1值，适用于需要精确度的文本分类任务。

fineweb-edu-fasttext-classifier - 高效快速的FastText分类器用于网页教育价值评估

FastTextGithubHuggingFaceFWHuggingface分类器开源项目教育价值模型模型评估

该项目引入了一种基于FastText的分类器，旨在评估网页的教育价值。通过使用fineweb-edu-llama3-annotations数据集进行训练，该模型支持高速数据处理，在CPU上每秒可分类超过2000个样本。该分类器与基于transformer的模型进行了性能比较，尤其在标签0、1、2上的表现相近，但在较高标签上性能稍有下降。适合用于需要快速判断网页教育内容的场景，是处理大数据的有效工具。

small-text - Small-Text：Python中的文本分类主动学习工具

GithubPythonsklearnsmall-text开源项目文本分类积极学习

Small-Text 是一个前沿的文本分类主动学习工具，支持多种查询策略、初始化策略和停止准则，用户可以灵活组合使用。工具支持 GPU 加速的 Pytorch 模型和 transformers 集成，适用于复杂文本分类任务，同时也支持 CPU 的轻量安装。科学验证的组件和详细文档使无论是试验还是实际应用，都变得更简单。要求 Python 3.7 或更高版本，支持 CUDA 10.1 或更新版本。如需了解更多，请访问其文档和安装指南。

text_classifier_tf2 - 多模型文本分类框架支持TextCNN、BERT等

Github开源项目文本分类模型部署深度学习模型训练方法评估指标

该开源项目提供基于TensorFlow 2的多模型文本分类框架。支持TextCNN、TextRNN、BERT等模型，集成词向量增强、对抗训练、对比学习等功能。框架适用于二分类和多分类任务，提供灵活配置选项。项目还包含交互式预测和批量测试工具，便于分析模型性能和错误案例。

fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库

Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型

fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。

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