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fastc官网

轻量级文本分类工具，使用大型语言模型嵌入。

fastc简介

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。

fastc官网入口网址

https://github.com/EveripediaNetwork/fastc

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