SetFitABSA是一种可以有效从文本中检测方面级情感的技术。方面级情感分析(Aspect-BasedSentimentAnalysis，ABSA)是一种检测文本中特定方面的情感的任务。例如，在“这款手机的屏幕很棒，但电池太小”一句中，分别有“屏幕”和“电池”两个方面，它们的情感极性分别是正面和负面。ABSA应用颇为广泛，有了它我们可以通过分析顾客对产品或服务的多方面反馈，并从中提取出有价值的见解。然而，ABSA要求在样本标注时对训练样本中涉及的各个方面进行词元级的识别，因此为ABSA标注训练数据成为了一件繁琐的任务。为了缓解这一问题，英特尔实验室和HuggingFace联袂推出了SetFi

SetFitABSA是一种可以有效从文本中检测方面级情感的技术。方面级情感分析(Aspect-BasedSentimentAnalysis，ABSA)是一种检测文本中特定方面的情感的任务。例如，在“这款手机的屏幕很棒，但电池太小”一句中，分别有“屏幕”和“电池”两个方面，它们的情感极性分别是正面和负面。ABSA应用颇为广泛，有了它我们可以通过分析顾客对产品或服务的多方面反馈，并从中提取出有价值的见解。然而，ABSA要求在样本标注时对训练样本中涉及的各个方面进行词元级的识别，因此为ABSA标注训练数据成为了一件繁琐的任务。为了缓解这一问题，英特尔实验室和HuggingFace联袂推出了SetFi

译者|陈峻审校|重楼在本文中，我将向您介绍“少样本（Few-shot）学习”的相关概念，并重点讨论被广泛应用于文本分类的SetFit方法。传统的机器学习（ML）在监督（Supervised）机器学习中，大量数据集被用于模型训练，以便磨练模型能够做出精确预测的能力。在完成训练过程之后，我们便可以利用测试数据，来获得模型的预测结果。然而，这种传统的监督学习方法存在着一个显著缺点：它需要大量无差错的训练数据集。但是并非所有领域都能够提供此类无差错数据集。因此，“少样本学习”的概念应运而生。在深入研究SentenceTransformerfine-tuning（SetFit）之前，我们有必要简要地回顾