PE_Kosterbladstagger

Это SetFit-модель для text-classification от JohanHeinsen. В основе — Sentence Transformer JohanHeinsen/Old_News_Segmentation_SBERT_V0.1 и голова LogisticRegression; максимум 512 токенов, два класса, около 0,11 млрд параметров.

🔥 Ключевые особенности

• 🔥 SetFit обучается в few-shot режиме без промптов: contrastive fine-tuning Sentence Transformer плюс классификационная голова.
• 📚 Базовая модель — Old_News_Segmentation_SBERT_V0.1; голова — LogisticRegression.
• 📕 Максимум 512 токенов; выход — два класса.
• 📌 В примерах карточки класс 1 — объявления об одежде и белье, класс 0 — полицейско-судные и социальные заметки.
• ✅ В обучении 8397 примеров класса 0 и 5603 класса 1; длина текстов — от 12 до 1357 слов.

💻 Пример

from setfit import SetFitModel

model = SetFitModel.from_pretrained("JohanHeinsen/PE_Kosterbladstagger")
preds = model("Afleverede til Fattigvæsenet. Frederik Ferdinand Sørensen (Kjøbenh.), 45 Aar.")

Подробнее

Accuracy 0.9992, F1 0.9990, precision 1.0, recall 0.9979.
Максимум 512 токенов; два класса.
Обучение: 8397 примеров класса 0 и 5603 класса 1; batch_size 12, 1 эпоха, 8 итераций.
Язык и лицензия в карточке не указаны.