

Fastc
Overview :
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行,使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调,实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下,使用相同的模型运行多个分类器。
Target Users :
目标受众为需要进行文本分类的开发者和数据科学家,尤其适合对计算资源有限制或希望快速部署文本分类模型的场景。
Use Cases
社交媒体情绪分析,快速判断用户评论的情感倾向。
产品评论分类,自动将用户反馈归类为正面或负面。
新闻文章主题分类,将新闻自动分发到相应的主题栏目。
Features
专注于CPU执行,使用高效的模型生成嵌入。
使用余弦相似度进行文本分类,无需微调。
支持多分类器执行,共享同一模型的嵌入。
支持模型训练和导出,方便未来使用。
可以将模型发布到HuggingFace模型库。
支持从目录或HuggingFace加载预训练模型。
提供类预测功能,包括单条和批量预测。
How to Use
安装fastc库:通过Python的包管理工具pip安装fastc。
准备数据集:收集并整理用于训练分类器的文本数据。
训练模型:使用fastc提供的SentenceClassifier类来训练文本分类器。
保存模型:训练完成后,使用save_model方法保存模型以供后续使用。
加载模型:通过SentenceClassifier类加载本地或HuggingFace上的预训练模型。
进行预测:使用predict_one或predict方法对新文本进行情感分类预测。
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