fastc

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。

需求人群:

"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。"

使用场景示例:

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。

产品特色:

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。

使用教程:

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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