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mini1013
/
master_cate_el14

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
roberta
generated_from_setfit_trainer
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Model card Files
xet
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mini1013 commited on
Commit
c8cd0a7
·
verified ·
1 Parent(s): 0af9369

Push model using huggingface_hub.

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Files changed (13) hide show
  1. 1_Pooling/config.json +10 -0
  2. README.md +297 -0
  3. config.json +29 -0
  4. config_sentence_transformers.json +10 -0
  5. config_setfit.json +4 -0
  6. model.safetensors +3 -0
  7. model_head.pkl +3 -0
  8. modules.json +14 -0
  9. sentence_bert_config.json +4 -0
  10. special_tokens_map.json +51 -0
  11. tokenizer.json +0 -0
  12. tokenizer_config.json +66 -0
  13. vocab.txt +0 -0
1_Pooling/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "word_embedding_dimension": 768,
3
+ "pooling_mode_cls_token": false,
4
+ "pooling_mode_mean_tokens": true,
5
+ "pooling_mode_max_tokens": false,
6
+ "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
7
+ "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
8
+ "pooling_mode_lasttoken": false,
9
+ "include_prompt": true
10
+ }
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,297 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ base_model: mini1013/master_domain
3
+ library_name: setfit
4
+ metrics:
5
+ - metric
6
+ pipeline_tag: text-classification
7
+ tags:
8
+ - setfit
9
+ - sentence-transformers
10
+ - text-classification
11
+ - generated_from_setfit_trainer
12
+ widget:
13
+ - text: 소니 WH-CH520 블루투스헤드셋 정품 WH-CH520/BZE 블랙 주식회사 스피티
14
+ - text: 코스 스튜디오용 헤드폰 스탠다드 패키징 블랙 풀사이즈 Pro4AA 1) Standard Packaging 제이크루
15
+ - text: 브리츠 P510GX 유선이어폰 음악+통화 언더이어 오픈형 (주)엠글로벌스
16
+ - text: 브리츠 BZ-MQ7 휴대용 FM라디오 효도라디오 블루투스 스피커 블랙 하나전산
17
+ - text: SOUNDCRAFT NOTEPAD-12FX 사운드 크래프트 노트패드12FX 아날로그 믹서/USB 오디오 인터페이스 [공식수입정품] 사운드필
18
+ inference: true
19
+ model-index:
20
+ - name: SetFit with mini1013/master_domain
21
+ results:
22
+ - task:
23
+ type: text-classification
24
+ name: Text Classification
25
+ dataset:
26
+ name: Unknown
27
+ type: unknown
28
+ split: test
29
+ metrics:
30
+ - type: metric
31
+ value: 0.7123194792867313
32
+ name: Metric
33
+ ---
34
+
35
+ # SetFit with mini1013/master_domain
36
+
37
+ This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) as the Sentence Transformer embedding model. A [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance is used for classification.
38
+
39
+ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
40
+
41
+ 1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
42
+ 2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
43
+
44
+ ## Model Details
45
+
46
+ ### Model Description
47
+ - **Model Type:** SetFit
48
+ - **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
49
+ - **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
50
+ - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
51
+ - **Number of Classes:** 22 classes
52
+ <!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
53
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
54
+ <!-- - **License:** Unknown -->
55
+
56
+ ### Model Sources
57
+
58
+ - **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
59
+ - **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
60
+ - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
61
+
62
+ ### Model Labels
63
+ | Label | Examples |
64
+ |:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
65
+ | 12 | <ul><li>'[BOSE] 보스 옴니 주얼 실링(천장) 브라켓 (서라운드 스피커 700 전용) 블랙 세트 코오롱모빌리티그룹 주식회사'</li><li>'마샬 엠버튼2 블루투스 캠핑 스피커 크림 휴대용 연동가능 엠버튼II 앰버튼 일대의 고배급 삼림녹은 한 야드씩이다. 두즈 몰'</li><li>'GENPRO SS-2스피커스탠드 공연 무대 버스킹용 1개가격 제이에스사운드'</li></ul> |
66
+ | 8 | <ul><li>'카날스BKM-150 컴비네이션 테이블타입 미니앰프 포도나무'</li><li>'Denon AVR-X250BT/수입正品/5.1CH AV 리시버 주누 트레이드 (JUNU TRADE)'</li><li>'카날스 KQ-800W 4채널 800W 파워앰프 교회 노래방 장 앰프 사운드테크'</li></ul> |
67
+ | 15 | <ul><li>'웨이코스 씽크웨이 TONE BOB SHOCK 8D 주식회사 브라보세컨즈'</li><li>'[스페셜케이스]젠하이저 IE 100 pro Wired 모니터링 인이어 이어폰 레드(RED) 찬양랜드'</li><li>'[Sennehiser] 젠하이저 IE200 모니터링 이어폰 인이어 온더그랩'</li></ul> |
68
+ | 21 | <ul><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-T3400 AV SoundBar 주식회사 동행하기'</li><li>'[Britz] 브리츠 BZ-T2230S AV Soundbar 블루투스 사운드바 시스템 더그랩사운드'</li><li>'드비알레 디온(DEVIALET DIONE) 사운드바 (주)울타리컴퍼니'</li></ul> |
69
+ | 17 | <ul><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-C3900RT 주식회사 레오솔루션'</li><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-BBX2 주식회사 에스씨엠인포텍'</li><li>'코비 냥냥이 댕댕이 블루투스 CD플레이어 BTCD7 FM라디오 어학용 스마트폰 음악재생 냥냥이 (주)디피이'</li></ul> |
70
+ | 20 | <ul><li>'ULTRASONE 울트라손 헤드폰 Signature Pure 국내정품 1년보증AS 윤테크(YOON TECH)'</li><li>'터틀비치 아틀라스 에어 Atlas Air 무선 게이밍 헤드셋 (주)베스트파이브'</li><li>'재고당일발 노이만 NDH30 Black Edition Neuman NDH 30 블랙에디션 한정판 오픈형 모니터링용 정품보증서 NDH30 블랙에디션한정판:당일발송 신화'</li></ul> |
71
+ | 13 | <ul><li>'NMA-LB433 스피커 관절형 벽걸이 거치대(2.6kg) 서준전자'</li><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-T7780 (주)빈컴'</li><li>'루악오디오 R3s ruarkaudio 국내정품 Rich Walnut (월넛) 라이프스타일샵'</li></ul> |
72
+ | 19 | <ul><li>'블루투스앰프 매장용앰프 업소용 카페 매장 2채널 200W 스피커앰프 미니앰프 '</li><li>'블루투스앰프 매장용앰프 업소용 카페 매장 2채널 200W 스피커앰프 미니앰프 '</li><li>'블루투스앰프 매장용앰프 업소용 카페 매장 2채널 200W 스피커앰프 미니앰프 '</li></ul> |
73
+ | 10 | <ul><li>'[재고보유/당일출고] 한글설명서 뮤직랜드 Behringer XR18 베링거18 xr-18 디지털믹서 뮤직랜드'</li><li>'베링거 DI100 1채널 액티브 다이렉트 박스 DI 주식회사 뮤존(MUZON)'</li><li>'베링거 DI-100 다이렉트박스, DIBOX 토포스사운드'</li></ul> |
74
+ | 6 | <ul><li>'CDP-1000 ENW USB 1CD PLAYER 클럽/스포츠센터/매장 CDA1000USB CDA1000USB옴니트로닉 비비케이사운드'</li><li>'-네이버회원 추가쿠폰-빈센트 CD-S7 DAC 진공관 하이브리드 CD플레이어 [VINCENT] 0 주식회사 탑제이앤에이취'</li><li>'DENON (데논) DCD-A110 / 110주년 기념 CD 플레이어 무진AV상사'</li></ul> |
75
+ | 18 | <ul><li>'[CROSLEY 크로슬리] Musician 뮤지션 엔틱 감성 올인원 CD 테이프 블루투스 턴테이블 CR704B ITDictionary'</li><li>'휴라이즈 HR-TS100 LP 텐테이블 주식회사 씨알텍'</li><li>'디앤비인터내셔널 휴라이즈 HR-TS100 (주)아토닉스'</li></ul> |
76
+ | 1 | <ul><li>'iFi Audio ZEN DAC Signature V2 아이파이 고해상도 데스크탑 DAC 젠덱 시그니처 서울악기'</li><li>'iFi audio Go blu 소형 HD블루투스 DAC 앰프 윌텍미디어'</li><li>'TOPPING DX5 Lite 블루투스DAC 토핑 DX5 헤드폰앰프 블랙 (주)제이엘더블유'</li></ul> |
77
+ | 14 | <ul><li>'마이다스 M32R LIVE/마이다스 총판 공식 인증 대리점/마이다스 정품[재고 보유/당일 출고] 한솔전자'</li><li>'Solid State Logic SSL 2+ (연말 연초 세일 2월29일까지) (주)국제미디'</li><li>'Pioneer DJ DDJ-FLX4 파이오니아 디제이 2채널 디제이 컨트롤러 (주)뮤직메트로'</li></ul> |
78
+ | 0 | <ul><li>'데논(DENON) DCD-600NE CD플레이어(실버) (주)음자리'</li><li>'댕댕이 포터블 탁상용 블루투스 어학 공부 아기 CD플레이어 BTCD10 냥냥이 (주)아임커머스'</li><li>'ENZER(엔저) EN-CD1BT CD플레이어 USB 블루투스 원목디자인 월넛 (재고보유) 원형사운드'</li></ul> |
79
+ | 7 | <ul><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-R120 (블랙) 휴대용 미니 효도라디오 (주)아이텐츠'</li><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-LV980 블루투스 라디오 MP3 스피커 블랙 (주)가이드컴'</li><li>'Britz LED 대나무 FM 라디오 알람 온도 시계 BZ-E2R 아이티조이'</li></ul> |
80
+ | 2 | <ul><li>'에픽 E100B 블루투스MP3플레이어 / FM라디오 내장스피커 동영상 TF32GB확장 1. 초콜렛(4GB) 에픽'</li><li>'아스텔앤컨 Astell&kern KANN ULTRA DAP ���식회사 그린파워테크'</li><li>'w Britz BZ-MP4580BL /MP3/녹음기/라디오/블루투스 (주)원영씨앤씨'</li></ul> |
81
+ | 11 | <ul><li>'[Apple 에어팟] 애플 에어팟 유선 충전 2세대 (국내 정식 발매 제품) MV7N2KH/A Apple AirPods 2nd Gen (Korean Ver.) 슈박스 (Shoe Box)'</li><li>'샥즈 오픈런 프로 S810 블랙 골전도 블루투스 무선 이어폰 Shokz 수영 등산 운동 스포츠 액티비티 아웃도어 (국내정품, 2년 보증) 1. 블랙 클레디오'</li><li>'포칼 FOCAL Bathys/수입正品/노이즈 캔슬링/블루투스/하이파이 주누 트레이드 (JUNU TRADE)'</li></ul> |
82
+ | 5 | <ul><li>'케이뮤직박스 서영엔터테인먼트 AV-1000 이동식노래방 휴대용 캠핑 충전용 야외용 우림미디어'</li><li>'미가엘 E9S 찬송가 반주기 리모콘 마이크포함 복음성가 성경낭독 지에스음향'</li><li>'미가엘 E9S E-9S 찬양반주기 찬양연주기 이니트(INNIT)'</li></ul> |
83
+ | 9 | <ul><li>'[KANALS]카날스 MJ-117 MJ117 원터치 T자형 마이크스탠드 공연용녹음용보컬용 김청애'</li><li>'LEWITT LCT440 PURE 르윗 프로 콘덴서 마이크 보컬 홈레코딩 공연 방송 녹음 멘토나무'</li><li>'스토리하우스 네코 NK-UA600 2021년형 번슬리'</li></ul> |
84
+ | 3 | <ul><li>'아이리버 아스텔앤컨 AK-RM01 블루투스 리모컨 다손아이앤씨'</li><li>'COMS) 3.7V 리튬이온 배터리(BL-5B) 라디오/UB714 비스티앤씨'</li><li>'미테르 케이스 아스텔앤컨 HB1 커버 MITER Astell&Kern AK HB1 case (착탈식 목걸이 줄 포함 팩키지) 네이비 (이태리PU인조합성가죽) 굿씨드인터내셔널'</li></ul> |
85
+ | 16 | <ul><li>'로마네 Romane 365 포켓 에어팟 파우치 그라미상점'</li><li>'에어팟 프로 실리콘 케이스 키링 1세대 2세대 공용 에어팟프로(1/2세대공용)실리콘케이스(그린) 아이킨'</li><li>'플래나 에어플레인 티켓 시리즈 에어팟 프로 커스텀 TPU 투명 케이스 에어팟 1/2세대_1. 서울 주식회사 플랜지'</li></ul> |
86
+ | 4 | <ul><li>'토마토 5인치 PMP익스트림터치 8GB+전용충전기 5인치 익스트림터치16G 주식회사 스피티'</li><li>'코원 스터디프로 V7 32GB+펠트파우치 /MP3/PMP 주식회사 스피티'</li><li>'[AS 1년보증+코원 온라인 공식판매처+재고확보] 코원 스터디프로 V7 32GB+펠트파우치/MP3/PMP [코원]스터디프로V7[32GB][화이트] (주)엠피나비'</li></ul> |
87
+
88
+ ## Evaluation
89
+
90
+ ### Metrics
91
+ | Label | Metric |
92
+ |:--------|:-------|
93
+ | **all** | 0.7123 |
94
+
95
+ ## Uses
96
+
97
+ ### Direct Use for Inference
98
+
99
+ First install the SetFit library:
100
+
101
+ ```bash
102
+ pip install setfit
103
+ ```
104
+
105
+ Then you can load this model and run inference.
106
+
107
+ ```python
108
+ from setfit import SetFitModel
109
+
110
+ # Download from the 🤗 Hub
111
+ model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_el14")
112
+ # Run inference
113
+ preds = model("브리츠 P510GX 유선이어폰 음악+통화 언더이어 오픈형 (주)엠글로벌스")
114
+ ```
115
+
116
+ <!--
117
+ ### Downstream Use
118
+
119
+ *List how someone could finetune this model on their own dataset.*
120
+ -->
121
+
122
+ <!--
123
+ ### Out-of-Scope Use
124
+
125
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
126
+ -->
127
+
128
+ <!--
129
+ ## Bias, Risks and Limitations
130
+
131
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
132
+ -->
133
+
134
+ <!--
135
+ ### Recommendations
136
+
137
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
138
+ -->
139
+
140
+ ## Training Details
141
+
142
+ ### Training Set Metrics
143
+ | Training set | Min | Median | Max |
144
+ |:-------------|:----|:-------|:----|
145
+ | Word count | 3 | 9.4791 | 33 |
146
+
147
+ | Label | Training Sample Count |
148
+ |:------|:----------------------|
149
+ | 0 | 50 |
150
+ | 1 | 50 |
151
+ | 2 | 50 |
152
+ | 3 | 12 |
153
+ | 4 | 4 |
154
+ | 5 | 50 |
155
+ | 6 | 50 |
156
+ | 7 | 50 |
157
+ | 8 | 50 |
158
+ | 9 | 50 |
159
+ | 10 | 50 |
160
+ | 11 | 50 |
161
+ | 12 | 50 |
162
+ | 13 | 50 |
163
+ | 14 | 50 |
164
+ | 15 | 50 |
165
+ | 16 | 50 |
166
+ | 17 | 50 |
167
+ | 18 | 50 |
168
+ | 19 | 13 |
169
+ | 20 | 50 |
170
+ | 21 | 50 |
171
+
172
+ ### Training Hyperparameters
173
+ - batch_size: (512, 512)
174
+ - num_epochs: (20, 20)
175
+ - max_steps: -1
176
+ - sampling_strategy: oversampling
177
+ - num_iterations: 40
178
+ - body_learning_rate: (2e-05, 2e-05)
179
+ - head_learning_rate: 2e-05
180
+ - loss: CosineSimilarityLoss
181
+ - distance_metric: cosine_distance
182
+ - margin: 0.25
183
+ - end_to_end: False
184
+ - use_amp: False
185
+ - warmup_proportion: 0.1
186
+ - seed: 42
187
+ - eval_max_steps: -1
188
+ - load_best_model_at_end: False
189
+
190
+ ### Training Results
191
+ | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
192
+ |:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
193
+ | 0.0065 | 1 | 0.497 | - |
194
+ | 0.3268 | 50 | 0.3791 | - |
195
+ | 0.6536 | 100 | 0.2221 | - |
196
+ | 0.9804 | 150 | 0.1258 | - |
197
+ | 1.3072 | 200 | 0.0648 | - |
198
+ | 1.6340 | 250 | 0.0513 | - |
199
+ | 1.9608 | 300 | 0.0383 | - |
200
+ | 2.2876 | 350 | 0.0297 | - |
201
+ | 2.6144 | 400 | 0.0308 | - |
202
+ | 2.9412 | 450 | 0.0208 | - |
203
+ | 3.2680 | 500 | 0.0132 | - |
204
+ | 3.5948 | 550 | 0.0188 | - |
205
+ | 3.9216 | 600 | 0.0196 | - |
206
+ | 4.2484 | 650 | 0.0158 | - |
207
+ | 4.5752 | 700 | 0.0061 | - |
208
+ | 4.9020 | 750 | 0.009 | - |
209
+ | 5.2288 | 800 | 0.0107 | - |
210
+ | 5.5556 | 850 | 0.0048 | - |
211
+ | 5.8824 | 900 | 0.0024 | - |
212
+ | 6.2092 | 950 | 0.0077 | - |
213
+ | 6.5359 | 1000 | 0.0023 | - |
214
+ | 6.8627 | 1050 | 0.0077 | - |
215
+ | 7.1895 | 1100 | 0.006 | - |
216
+ | 7.5163 | 1150 | 0.003 | - |
217
+ | 7.8431 | 1200 | 0.0046 | - |
218
+ | 8.1699 | 1250 | 0.0062 | - |
219
+ | 8.4967 | 1300 | 0.003 | - |
220
+ | 8.8235 | 1350 | 0.0022 | - |
221
+ | 9.1503 | 1400 | 0.0004 | - |
222
+ | 9.4771 | 1450 | 0.0003 | - |
223
+ | 9.8039 | 1500 | 0.0003 | - |
224
+ | 10.1307 | 1550 | 0.0022 | - |
225
+ | 10.4575 | 1600 | 0.0006 | - |
226
+ | 10.7843 | 1650 | 0.0002 | - |
227
+ | 11.1111 | 1700 | 0.0002 | - |
228
+ | 11.4379 | 1750 | 0.0002 | - |
229
+ | 11.7647 | 1800 | 0.0029 | - |
230
+ | 12.0915 | 1850 | 0.0002 | - |
231
+ | 12.4183 | 1900 | 0.0001 | - |
232
+ | 12.7451 | 1950 | 0.0001 | - |
233
+ | 13.0719 | 2000 | 0.0001 | - |
234
+ | 13.3987 | 2050 | 0.0001 | - |
235
+ | 13.7255 | 2100 | 0.0001 | - |
236
+ | 14.0523 | 2150 | 0.0002 | - |
237
+ | 14.3791 | 2200 | 0.0001 | - |
238
+ | 14.7059 | 2250 | 0.0001 | - |
239
+ | 15.0327 | 2300 | 0.0001 | - |
240
+ | 15.3595 | 2350 | 0.0001 | - |
241
+ | 15.6863 | 2400 | 0.0001 | - |
242
+ | 16.0131 | 2450 | 0.0002 | - |
243
+ | 16.3399 | 2500 | 0.0001 | - |
244
+ | 16.6667 | 2550 | 0.002 | - |
245
+ | 16.9935 | 2600 | 0.0001 | - |
246
+ | 17.3203 | 2650 | 0.002 | - |
247
+ | 17.6471 | 2700 | 0.0001 | - |
248
+ | 17.9739 | 2750 | 0.0001 | - |
249
+ | 18.3007 | 2800 | 0.0001 | - |
250
+ | 18.6275 | 2850 | 0.0001 | - |
251
+ | 18.9542 | 2900 | 0.0021 | - |
252
+ | 19.2810 | 2950 | 0.0001 | - |
253
+ | 19.6078 | 3000 | 0.0001 | - |
254
+ | 19.9346 | 3050 | 0.0001 | - |
255
+
256
+ ### Framework Versions
257
+ - Python: 3.10.12
258
+ - SetFit: 1.1.0.dev0
259
+ - Sentence Transformers: 3.1.1
260
+ - Transformers: 4.46.1
261
+ - PyTorch: 2.4.0+cu121
262
+ - Datasets: 2.20.0
263
+ - Tokenizers: 0.20.0
264
+
265
+ ## Citation
266
+
267
+ ### BibTeX
268
+ ```bibtex
269
+ @article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
270
+ doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
271
+ url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
272
+ author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
273
+ keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
274
+ title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
275
+ publisher = {arXiv},
276
+ year = {2022},
277
+ copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
278
+ }
279
+ ```
280
+
281
+ <!--
282
+ ## Glossary
283
+
284
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
285
+ -->
286
+
287
+ <!--
288
+ ## Model Card Authors
289
+
290
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
291
+ -->
292
+
293
+ <!--
294
+ ## Model Card Contact
295
+
296
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
297
+ -->
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,29 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "mini1013/master_item_el",
3
+ "architectures": [
4
+ "RobertaModel"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "bos_token_id": 0,
8
+ "classifier_dropout": null,
9
+ "eos_token_id": 2,
10
+ "gradient_checkpointing": false,
11
+ "hidden_act": "gelu",
12
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
13
+ "hidden_size": 768,
14
+ "initializer_range": 0.02,
15
+ "intermediate_size": 3072,
16
+ "layer_norm_eps": 1e-05,
17
+ "max_position_embeddings": 514,
18
+ "model_type": "roberta",
19
+ "num_attention_heads": 12,
20
+ "num_hidden_layers": 12,
21
+ "pad_token_id": 1,
22
+ "position_embedding_type": "absolute",
23
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
24
+ "torch_dtype": "float32",
25
+ "transformers_version": "4.46.1",
26
+ "type_vocab_size": 1,
27
+ "use_cache": true,
28
+ "vocab_size": 32000
29
+ }
config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "__version__": {
3
+ "sentence_transformers": "3.1.1",
4
+ "transformers": "4.46.1",
5
+ "pytorch": "2.4.0+cu121"
6
+ },
7
+ "prompts": {},
8
+ "default_prompt_name": null,
9
+ "similarity_fn_name": null
10
+ }
config_setfit.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "labels": null,
3
+ "normalize_embeddings": false
4
+ }
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:5bcab766a9ac77ff41a5163aaf16bc39115af791bb3c4e80447562b2b0ce45bd
3
+ size 442494816
model_head.pkl ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:ade36df34c38896aaf7936e525418a16ab893a740dbd8b6171a5d829a4d86e64
3
+ size 136359
modules.json ADDED
@@ -0,0 +1,14 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "idx": 0,
4
+ "name": "0",
5
+ "path": "",
6
+ "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
7
+ },
8
+ {
9
+ "idx": 1,
10
+ "name": "1",
11
+ "path": "1_Pooling",
12
+ "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
13
+ }
14
+ ]
sentence_bert_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "max_seq_length": 512,
3
+ "do_lower_case": false
4
+ }
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,51 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "bos_token": {
3
+ "content": "[CLS]",
4
+ "lstrip": false,
5
+ "normalized": false,
6
+ "rstrip": false,
7
+ "single_word": false
8
+ },
9
+ "cls_token": {
10
+ "content": "[CLS]",
11
+ "lstrip": false,
12
+ "normalized": false,
13
+ "rstrip": false,
14
+ "single_word": false
15
+ },
16
+ "eos_token": {
17
+ "content": "[SEP]",
18
+ "lstrip": false,
19
+ "normalized": false,
20
+ "rstrip": false,
21
+ "single_word": false
22
+ },
23
+ "mask_token": {
24
+ "content": "[MASK]",
25
+ "lstrip": false,
26
+ "normalized": false,
27
+ "rstrip": false,
28
+ "single_word": false
29
+ },
30
+ "pad_token": {
31
+ "content": "[PAD]",
32
+ "lstrip": false,
33
+ "normalized": false,
34
+ "rstrip": false,
35
+ "single_word": false
36
+ },
37
+ "sep_token": {
38
+ "content": "[SEP]",
39
+ "lstrip": false,
40
+ "normalized": false,
41
+ "rstrip": false,
42
+ "single_word": false
43
+ },
44
+ "unk_token": {
45
+ "content": "[UNK]",
46
+ "lstrip": false,
47
+ "normalized": false,
48
+ "rstrip": false,
49
+ "single_word": false
50
+ }
51
+ }
tokenizer.json ADDED
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tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,66 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "added_tokens_decoder": {
3
+ "0": {
4
+ "content": "[CLS]",
5
+ "lstrip": false,
6
+ "normalized": false,
7
+ "rstrip": false,
8
+ "single_word": false,
9
+ "special": true
10
+ },
11
+ "1": {
12
+ "content": "[PAD]",
13
+ "lstrip": false,
14
+ "normalized": false,
15
+ "rstrip": false,
16
+ "single_word": false,
17
+ "special": true
18
+ },
19
+ "2": {
20
+ "content": "[SEP]",
21
+ "lstrip": false,
22
+ "normalized": false,
23
+ "rstrip": false,
24
+ "single_word": false,
25
+ "special": true
26
+ },
27
+ "3": {
28
+ "content": "[UNK]",
29
+ "lstrip": false,
30
+ "normalized": false,
31
+ "rstrip": false,
32
+ "single_word": false,
33
+ "special": true
34
+ },
35
+ "4": {
36
+ "content": "[MASK]",
37
+ "lstrip": false,
38
+ "normalized": false,
39
+ "rstrip": false,
40
+ "single_word": false,
41
+ "special": true
42
+ }
43
+ },
44
+ "bos_token": "[CLS]",
45
+ "clean_up_tokenization_spaces": false,
46
+ "cls_token": "[CLS]",
47
+ "do_basic_tokenize": true,
48
+ "do_lower_case": false,
49
+ "eos_token": "[SEP]",
50
+ "mask_token": "[MASK]",
51
+ "max_length": 512,
52
+ "model_max_length": 512,
53
+ "never_split": null,
54
+ "pad_to_multiple_of": null,
55
+ "pad_token": "[PAD]",
56
+ "pad_token_type_id": 0,
57
+ "padding_side": "right",
58
+ "sep_token": "[SEP]",
59
+ "stride": 0,
60
+ "strip_accents": null,
61
+ "tokenize_chinese_chars": true,
62
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
63
+ "truncation_side": "right",
64
+ "truncation_strategy": "longest_first",
65
+ "unk_token": "[UNK]"
66
+ }
vocab.txt ADDED
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