

Fastc
紹介 :
fastcは、大規模言語モデルの埋め込みに基づくシンプルで軽量なテキスト分類ツールです。CPU実行に特化し、deepset/tinyroberta-6l-768dなどの効率的なモデルを使用して埋め込みを生成します。ファインチューニングの代わりにコサイン類似度による分類を行い、テキスト分類を実現します。また、追加のオーバーヘッドなしで、同じモデルを使用して複数の分類器を実行できます。
ターゲットユーザー :
本ツールは、テキスト分類を行う必要がある開発者やデータサイエンティストを対象としています。特に、計算資源が限られている場合や、テキスト分類モデルを迅速に展開したい場合に最適です。
使用シナリオ
ソーシャルメディアの感情分析:ユーザーレビューの感情傾向を迅速に判断します。
製品レビュー分類:ユーザーフィードバックを自動的に肯定的または否定的として分類します。
ニュース記事のトピック分類:ニュース記事を対応するトピック欄に自動的に振り分けます。
製品特徴
CPU実行に特化し、効率的なモデルを用いて埋め込みを生成します。
ファインチューニング不要で、コサイン類似度を用いたテキスト分類を行います。
同一モデルの埋め込みを共有して、複数の分類器の実行をサポートします。
モデルの訓練とエクスポートをサポートし、将来の使用に備えます。
Hugging Faceモデルハブへのモデル公開に対応しています。
事前学習済みモデルをディレクトリまたはHugging Faceから読み込むことができます。
単一およびバッチ予測を含む、クラス予測機能を提供します。
使用チュートリアル
fastcライブラリのインストール:Pythonのパッケージマネージャーpipを使用してfastcをインストールします。
データセットの準備:分類器を訓練するためのテキストデータを収集および整理します。
モデルの訓練:fastcが提供するSentenceClassifierクラスを使用してテキスト分類器を訓練します。
モデルの保存:訓練が完了したら、save_modelメソッドを使用してモデルを保存し、後で利用できるようにします。
モデルの読み込み:SentenceClassifierクラスを使用して、ローカルまたはHugging Face上の事前学習済みモデルを読み込みます。
予測の実行:predict_oneまたはpredictメソッドを使用して、新しいテキストに対する感情分類の予測を行います。
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