Push model using huggingface_hub.

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tags:
  - setfit
  - sentence-transformers
  - text-classification
  - generated_from_setfit_trainer
widget:
  - text: >-
      In condizioni ottimali si auspica la riapertura domani sera, al più tardi
      domenica.
  - text: >-
      shadow carousel Da «the body» MacPherson a Stefania Sandrelli: ecco i vip
      con i conti in Svizzera Da «the body» MacPherson a Stefania Sandrelli:
      ecco i vip con i conti in Svizzera Da «the body» MacPherson a Stefania
      Sandrelli: ecco i vip con i conti in Svizzera Da «the body» MacPherson a
      Stefania Sandrelli: ecco i vip con i conti in Svizzera Da «the body»
      MacPherson a Stefania Sandrelli: ecco i vip con i conti in Svizzera Da
      «the body» MacPherson a Stefania Sandrelli: ecco i vip con i conti in
      Svizzera Da due a cinque anni Come detto, tuttavia, la condanna potrebbe
      essere tenue rispetto al terremoto causato dalla diffusione della “lista
      Falciani” [Hervé Falciani], costata processi fiscali a migliaia di
      cittadini francesi, spagnoli, tedeschi, americani e anche italiani che
      esportarono valuta e la consegnarono alla HSBC ginevrina.
  - text: Un sostegno economico per pagare l'affitto.
  - text: >-
      A lungo, nonostante la continua offensiva azzurra, l’impressione è stata
      che la sequenza di 49 partite ufficiali senza ko potesse essere
      interrotta, quasi per maledizione.
  - text: Un no al funerale cattolico.
metrics:
  - accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: true
base_model: sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1
model-index:
  - name: SetFit with sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1
    results:
      - task:
          type: text-classification
          name: Text Classification
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          - type: accuracy
            value: 0.44548736462093863
            name: Accuracy

SetFit with sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1 as the Sentence Transformer embedding model. A LogisticRegression instance is used for classification.

The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:

Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

Model Details

Model Description

Model Type: SetFit
Sentence Transformer body: sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1
Classification head: a LogisticRegression instance
Maximum Sequence Length: 128 tokens
Number of Classes: 2 classes

Model Sources

Repository: SetFit on GitHub
Paper: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts
Blogpost: SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts

Model Labels

Label	Examples
0	'Tags Argomenti: milano zona 3 Protagonisti:' 'La sua pagina Twitter si è trasformata in un diario spagnolo.' 'Allagamenti si sono verificati in strade terranei per il sollevamento dei tombini a causa della forte pressione dell’acqua.'
1	'IN questi giorni infatti diversi attori, artisti e cantanti come Christiane Filangeri, Claudia Zanella, Claudio Corinaldesi, Daniela Poggi, Elena Santarelli, Fabio Troiano, Filippo Timi, Francesca Inaudi, Giulia Bevilacqua, Jasmine Trinca, Libero De Rienzo, Lillo Petrolo, Lorenza Indovina, Lorenzo Lavia, Luca Argentero, Lucia Ocone, Ludovico Fremont, Maria Rosaria Omaggio, Maya Sansa, Michele Riondino, Sonia Bergamasco, Susanna Tamaro, Valentina Lodovini, Vinicio Marchioni, Remo Girone hanno postato foto sui social network con messaggi di solidarietà ad animali, volontari ed operatori dei canili comunali di Roma.' 'Il caso Marino [Ignazio Marino], ma anche quello di de Magistris [Luigi de Magistri] a Napoli, di Doria [Carlo Doria] a Genova, di vari presidenti e amministrazioni regionali, sono tutti segnali del fallimento dell’idea che la politica possa essere sostituita dall’improvvisazione, dal populismo, dal dilettantismo coperto dalla vocazione dell’uomo forte o della provvidenza».' 'Questo vuole Putin [Vladimir Putin], che sa tuttavia di dover stipulare un accordo con gli Usa e con Obama [Barack Obama] in particolare perché chi tra un anno gli succederà non è detto che conceda alla Russia il ruolo di comprimario che Obama [Barack Obama], pur cercando di limitarlo, è comunque disposto a riconoscergli.'

Label

Examples

'Tags Argomenti: milano zona 3 Protagonisti:'
'La sua pagina Twitter si è trasformata in un diario spagnolo.'
'Allagamenti si sono verificati in strade terranei per il sollevamento dei tombini a causa della forte pressione dell’acqua.'

'IN questi giorni infatti diversi attori, artisti e cantanti come Christiane Filangeri, Claudia Zanella, Claudio Corinaldesi, Daniela Poggi, Elena Santarelli, Fabio Troiano, Filippo Timi, Francesca Inaudi, Giulia Bevilacqua, Jasmine Trinca, Libero De Rienzo, Lillo Petrolo, Lorenza Indovina, Lorenzo Lavia, Luca Argentero, Lucia Ocone, Ludovico Fremont, Maria Rosaria Omaggio, Maya Sansa, Michele Riondino, Sonia Bergamasco, Susanna Tamaro, Valentina Lodovini, Vinicio Marchioni, Remo Girone hanno postato foto sui social network con messaggi di solidarietà ad animali, volontari ed operatori dei canili comunali di Roma.'
'Il caso Marino [Ignazio Marino], ma anche quello di de Magistris [Luigi de Magistri] a Napoli, di Doria [Carlo Doria] a Genova, di vari presidenti e amministrazioni regionali, sono tutti segnali del fallimento dell’idea che la politica possa essere sostituita dall’improvvisazione, dal populismo, dal dilettantismo coperto dalla vocazione dell’uomo forte o della provvidenza».'
'Questo vuole Putin [Vladimir Putin], che sa tuttavia di dover stipulare un accordo con gli Usa e con Obama [Barack Obama] in particolare perché chi tra un anno gli succederà non è detto che conceda alla Russia il ruolo di comprimario che Obama [Barack Obama], pur cercando di limitarlo, è comunque disposto a riconoscergli.'

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	0.4455

Uses

Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

pip install setfit

Then you can load this model and run inference.

from setfit import SetFitModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("fede-m/FGSDI_final_setfit_fold_1")
# Run inference
preds = model("Un no al funerale cattolico.")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	2	39.0104	121

Label	Training Sample Count
0	45
1	243

Training Hyperparameters

batch_size: (16, 16)
num_epochs: (1, 1)
max_steps: -1
sampling_strategy: oversampling
num_iterations: 10
body_learning_rate: (2e-05, 2e-05)
head_learning_rate: 2e-05
loss: CosineSimilarityLoss
distance_metric: cosine_distance
margin: 0.25
end_to_end: False
use_amp: False
warmup_proportion: 0.1
l2_weight: 0.01
seed: 42
eval_max_steps: -1
load_best_model_at_end: False

Training Results

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss
0.0028	1	0.5457	-
0.1389	50	0.2015	-
0.2778	100	0.046	-
0.4167	150	0.0053	-
0.5556	200	0.0022	-
0.6944	250	0.0007	-
0.8333	300	0.0006	-
0.9722	350	0.0004	-

Framework Versions

Python: 3.12.12
SetFit: 1.1.3
Sentence Transformers: 5.1.2
Transformers: 4.57.1
PyTorch: 2.8.0+cu126
Datasets: 4.0.0
Tokenizers: 0.22.1

Citation

BibTeX

@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
    url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
    author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
    keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
    title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
    publisher = {arXiv},
    year = {2022},
    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
}