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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。

bge-m3-zeroshot-v2.0 - BGE-M3基于零样本学习的多语言文本分类模型

GithubHuggingfacezeroshot分类商业友好数据多语言模型开源项目文本分类模型自然语言推理

bge-m3-zeroshot-v2.0模型基于BAAI/bge-m3-retromae开发，是一款高效的零样本文本分类器。该模型支持多语言处理，可接受长达8192个tokens的输入。通过自然语言推理训练，无需微调即可执行各类分类任务。模型分为商业友好版(-c)和学术研究版，在28个分类任务中表现优异。适用于需要灵活文本分类解决方案的场景，支持GPU和CPU部署。

pytextclassifier - PyTextClassifier：支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库

GithubPyTextClassifier开源工具包开源项目文本分类聚类算法自适应文本分析

PyTextClassifier是一款高性能的Python工具库，提供多种文本分类和聚类算法，支持二分类、多分类、多标签分类和Kmeans聚类。适用于情感分析和文本风险分类，设计简明易用，算法高效清晰。支持句子和文档级的文本任务，兼容英文和中文文本。包含FastText、TextCNN、TextRNN和BERT等深度学习模型，适合各类生产环境。

sentence-transformers-multilingual-e5-small - 多语言句子相似性和分类模型，覆盖多种语言选择

AmazonReviewsGithubHuggingfacemultilingual-e5-small分类句子相似性多语言开源项目模型

该项目提供多语言句子相似性和分类功能，适用范围广泛。采用MIT许可证，通过英语、德语、法语、西班牙语和中文等语言实现较高的精准度。通过Amazon反事实分类和情感极性任务表现出色，涵盖丰富的数据集和评估任务，如重排序和语义文本相似等，有效支持文本分类及自动化分析。

timely-arctic-small - 语义相似度分析模型：句子向量化工具

GithubHuggingfaceSnowflake/snowflake-arctic-embed-s开源项目数据集文本分类模型相似性函数语义相似性

基于Sentence Transformers的模型，采用Snowflake/snowflake-arctic-embed-s进行语义相似度分析。模型将句子转化为384维向量，适用于语义搜索、同义词挖掘、文本分类和聚类等领域。使用余弦相似度作为基本算法，支持最长512个token的序列，训练与评估数据集分别包含55736与1000条样本，提升精确度。更多技术细节与用法，请参考GitHub和相关文档。

quote-model-delta - DistilBERT微调的高性能文本分类模型

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

quote-model-delta是一个基于DistilBERT微调的文本分类模型，在评估集上表现优异。模型准确率达93.09%，F1分数为0.8656，采用Adam优化器和线性学习率调度器，经3轮训练。适用于高精度文本分类场景，但具体应用范围和局限性有待进一步研究。

tiny-bert-sst2-distilled - 轻量级BERT文本情感分类模型

BERTGithubHuggingface开源项目数据集微调文本分类机器学习模型模型训练

tiny-bert-sst2-distilled模型通过对BERT基础版本进行蒸馏优化，专注于文本情感分类任务。该模型在SST-2评估集上达到83.26%的准确率，保持了不错的性能表现。模型架构采用2层transformer结构，隐藏层维度为128，具有轻量化特点，适合在计算资源有限的环境中部署使用。

fastc - 轻量级文本分类工具适用于内存受限环境

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fastc是一款为CPU环境优化的文本分类工具，专为内存受限场景设计。它采用高效蒸馏模型生成嵌入，结合逻辑回归或最近质心方法实现快速分类。该工具支持多分类器并行执行，具备模型训练、保存、加载和发布功能，并提供推理服务器部署选项。fastc为开发者提供了一个全面且高效的文本分类解决方案。

deberta-v3-xsmall-zeroshot-v1.1-all-33 - 面向边缘设备的轻量级零样本文本分类模型

DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类模型模型微调自然语言处理零样本分类

DeBERTa-v3-xsmall的零样本文本分类衍生模型，主干参数2200万，词汇参数1.28亿，总大小142MB。针对边缘设备场景优化，支持浏览器端部署。模型在情感分析、主题分类等33个数据集评估中表现稳定，多数任务准确率达80%以上，适合资源受限场景下的快速文本分类应用。

Pytorch-RNN-text-classification - RNN短文本分类模型支持多类别高效处理

GithubLSTMPyTorchRNN开源项目短文本分类词嵌入

Pytorch-RNN-text-classification是一个多类别短文本分类模型，基于RNN架构设计。该项目使用Pytorch实现，集成词嵌入、LSTM（或GRU）和全连接层。模型支持GloVe预训练词向量，采用交叉熵损失函数和Adam优化器。通过零填充和PackedSequence技术处理mini-batch，提高训练效率。项目包含数据预处理和训练脚本，方便研究人员快速应用于实际文本分类任务。

distilbert-base-uncased-go-emotions-student - 面向GoEmotions数据集的高效情感分类模型

GithubGoEmotionsHuggingface开源项目文本分类模型模型蒸馏语言模型零样本分类

该模型运用未标注GoEmotions数据集，利用零样本学习技术进行精炼。尽管其性能可能略逊于完全监督下的模型，但它展示了如何将复杂的自然语言推理模型简化为高效的模型，以便在未标注数据上进行分类器训练。

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