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Text Classification
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tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: Lawrence Frames 로프 디자인 금속 액자 12 7x17 5x7인치 가구/인테리어>인테리어소품>액자>벽걸이액자
- text: 아트박스 미드나인 무선 터치 테이블 스탠드 LED 무드등 가구/인테리어>인테리어소품>스탠드>단스탠드
- text: 인공 분수 분수대 소형 사무실 인테리어 재물 인테리어 선물 카운터 식당 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어분수
- text: 구리 향 버너 아로마 테라피 향홀더 다도 향받침 가구/인테리어>인테리어소품>아로마/캔들용품>아로마램프/오일
- text: 솜인형 만들기 DIY 키트 25색상 자수실 세트 인형 원단 멜로디클로젯 가구/인테리어>인테리어소품>장식인형
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: true
base_model: mini1013/master_domain
model-index:
- name: SetFit with mini1013/master_domain
results:
- task:
type: text-classification
name: Text Classification
dataset:
name: Unknown
type: unknown
split: test
metrics:
- type: accuracy
value: 1.0
name: Accuracy
---
# SetFit with mini1013/master_domain
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.
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
## Model Details
### Model Description
- **Model Type:** SetFit
- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Number of Classes:** 23 classes
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
- **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
### Model Labels
| Label | Examples |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 16.0 | <ul><li>'원목 가림막파티션 울타리 인테리어 공간분리 펜스 우드 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어파티션'</li><li>'레트로하우스 틴우드 가벽 타공판 철제 파티션 H2400 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어파티션'</li><li>'오투 오투가구 세토 룸 디바이더 S 인테리어 간살 파티션 가벽 가림막 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어파티션'</li></ul> |
| 18.0 | <ul><li>'지오몽 크크 별자리 인형 무속성 솜인형 아이돌인형 가구/인테리어>인테리어소품>장식인형'</li><li>'빈티지 키다리 산타인형 1m 가구/인테리어>인테리어소품>장식인형'</li><li>'NEW 투지퍼 손잡이필통 고급파우치 신학기 선물 가구/인테리어>인테리어소품>장식인형'</li></ul> |
| 1.0 | <ul><li>'굿즈하우스 원목 우드 육각 마그넷 냉장고 마그네틱 가구/인테리어>인테리어소품>냉장고자석'</li><li>'와인앤쿡 토끼디자인 원형 마그넷 4개1세트 가구/인테리어>인테리어소품>냉장고자석'</li><li>'귀여운 자석 냉장고 마그네틱 마그넷 복숭아 가구/인테리어>인테리어소품>냉장고자석'</li></ul> |
| 0.0 | <ul><li>'대형 패브릭 포스터 허그 S 가구/인테리어>인테리어소품>기타장식용품'</li><li>'반가사유상 미니어처 ver3 83호 국립박물관 뮷즈 반가사유상굿즈 국립중앙박물관 피규어 인테리어 소품 장식품 가구/인테리어>인테리어소품>기타장식용품'</li><li>'모던하우스 ON 바람막이 패딩 3중방한 3도씨커튼 2zsize 100x230 가구/인테리어>인테리어소품>기타장식용품'</li></ul> |
| 12.0 | <ul><li>'두브 앉은 요정 LED 워터볼 오르골 선물 무드등 장식 집들이 인테리어 가구/인테리어>인테리어소품>워터볼'</li><li>'워터볼 무드등 조명 선물 장식품 투명 우주 감성 크리스탈볼 가구/인테리어>인테리어소품>워터볼'</li><li>'크리스마스 직사각 랜턴 LED 워터볼 5종 마을 눈사람 산타 오르골 무드등 인테리어 소품 가구/인테리어>인테리어소품>워터볼'</li></ul> |
| 22.0 | <ul><li>'신혼선물 글라스 북유럽 스타일 최신 소형 꽃병 모던 홈가드닝 북유럽화병 가구/인테리어>인테리어소품>화병'</li><li>'미드센추리 모던 유리화병 인테리어 화병 오브제 꽃병 가구/인테리어>인테리어소품>화병'</li><li>'나팔 유리화병 이케바나 수경재배 오브제 대형 꽃병 중형-오로라 가구/인테리어>인테리어소품>화병'</li></ul> |
| 20.0 | <ul><li>'LED 심플 주방등 60W 가구/인테리어>인테리어소품>조명>주방조명'</li><li>'히트조명 LED 트라브 슬림 거실등 150W 가구/인테리어>인테리어소품>조명>거실조명'</li><li>'오너클랜 쿨샵 LED조명 안정기 50W 2채널 조명기구 컨버터 가구/인테리어>인테리어소품>조명>LED모듈'</li></ul> |
| 8.0 | <ul><li>'꾸밈 nv464-멀티아크릴액자치킨맥주 4단소형 가구/인테리어>인테리어소품>액자>액자세트'</li><li>'베네치아 액자 5X7 S 가구/인테리어>인테리어소품>액자>탁상용액자'</li><li>'4X6 종이액자 10장 포토프레임 인테리어액자 가구/인테리어>인테리어소품>액자>탁상용액자'</li></ul> |
| 17.0 | <ul><li>'DIY 미니어처 오션 하우스 가구/인테리어>인테리어소품>장식미니어처'</li><li>'파스텔클레이 미니어처 가구 2호 3종 가구/인테리어>인테리어소품>장식미니어처'</li><li>'공예 미니어쳐 캡틴바 만들기 돌하우스 재료 DIY 미니어처 미니하우스 FWD016F8 가구/인테리어>인테리어소품>장식미니어처'</li></ul> |
| 7.0 | <ul><li>'글라스코 호야 유리원통실린더 캔들워머 7 5x10 가구/인테리어>인테리어소품>아로마/캔들용품>기타아로마/캔들용품'</li><li>'엔피솝 레몬 Lemon 프래그런스오일 프래그런스오일 인공향 캔들 디퓨저 방향제 1개 가구/인테리어>인테리어소품>아로마/캔들용품>아로마램프/오일'</li><li>'로터스 사슴 백플로우 인센스 콘 홀더 가구/인테리어>인테리어소품>아로마/캔들용품>아로마방향제/디퓨저'</li></ul> |
| 15.0 | <ul><li>'인테리어 가짜 창문 페이크 윈도우 벽장식 엔틱 우드 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어창문'</li><li>'지중해 페이크창문 벽걸이 소품 레스토랑 가짜창문 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어창문'</li><li>'빈티지 창문 벽걸이 촬영 창문틀 소품 장식용 벽장식 인테리어 엔틱 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어창문'</li></ul> |
| 6.0 | <ul><li>'e 리드미컬 무소음 감성 추 벽시계 월넛 국내제조 GB7061 가구/인테리어>인테리어소품>시계>스탠드시계'</li><li>'데스크탑 인테리어 오브제 시계 테이블 무소음 스탠드 가구/인테리어>인테리어소품>시계>스탠드시계'</li><li>'벽시계 집들이 감성 디자인 벽걸이시계 아이방 가구/인테리어>인테리어소품>시계>벽시계'</li></ul> |
| 2.0 | <ul><li>'퍼스트앙 도자기꼬꼬 현관 문종 풍경 풍수 행운 인테리어 장식소품 가구/인테리어>인테리어소품>도어벨'</li><li>'액막이 출입문종 돈복어문종 도어벨 풍경종 앤틱 현관문종 가구/인테리어>인테리어소품>도어벨'</li><li>'우드 디어 도어벨 현관 목제 초인종 차임 마그네틱 풍경 무선 걸이식 바람 시끄러운 문짝 벨 냉장고 문 레 가구/인테리어>인테리어소품>도어벨'</li></ul> |
| 19.0 | <ul><li>'전통 미니 복주머니 붉은색 8X9 가구/인테리어>인테리어소품>전통공예소품'</li><li>'전통 옛날 등잔 호롱 민속 호롱불 공예 한옥 인테리어 장식소품 공예품 한국기념품 가구/인테리어>인테리어소품>전통공예소품'</li><li>'천가게 전통매듭 3단 국화매듭 23 진갈색 가구/인테리어>인테리어소품>전통공예소품'</li></ul> |
| 3.0 | <ul><li>'알루미늄브라켓8T58돌출표찰미니간판복도표찰벽부착 가구/인테리어>인테리어소품>디자인문패'</li><li>'넘어짐주의 계단조심 부착형 정사각안내판 알림판 가구/인테리어>인테리어소품>디자인문패'</li><li>'제제데코 당기세요 PULL 원형 사각안내판 알림판 가구/인테리어>인테리어소품>디자인문패'</li></ul> |
| 9.0 | <ul><li>'카페 엔틱전화기 복고풍 클래식 다이얼 옛날 장식 레스토랑 촬영 가구/인테리어>인테리어소품>앤틱소품'</li><li>'인테리어 피아노 인테리어소품 가구/인테리어>인테리어소품>앤틱소품'</li><li>'북유럽풍 미니어처 빈티지 하우스 소품 클래식 현관 앤틱 가구/인테리어>인테리어소품>앤틱소품'</li></ul> |
| 10.0 | <ul><li>'짱구는 못말려 중성마녀 오르골 마카오조마 피규어 가구/인테리어>인테리어소품>오르골'</li><li>'수동오르골 콜로세움 가구/인테리어>인테리어소품>오르골'</li><li>'클램 원목 오르골 밤편지 가구/인테리어>인테리어소품>오르골'</li></ul> |
| 5.0 | <ul><li>'일광 일광전구 스노우맨15 포터블 스탠드 실버바디 가구/인테리어>인테리어소품>스탠드>단스탠드'</li><li>'롱 테이블 스탠드 고휘도 그림 작업용 책상 조명 램프 독서등 무드등 긴 데스크 가구/인테리어>인테리어소품>스탠드>단스탠드'</li><li>'단스탠드 무드등 테이블 램프 카페 독서등 모던디자인 테이블램프 가구/인테리어>인테리어소품>스탠드>단스탠드'</li></ul> |
| 13.0 | <ul><li>'원목 두꺼비집가리개 배전함가리개 커버 분전함 벽선-03 느티나무 가로형 50X40 가구/인테리어>인테리어소품>인터폰박스'</li><li>'인터폰 가리개 커버 분전함 박스 배전함 두꺼비집 집-C 5070가로길이43세로높이62수용 프레임 가구/인테리어>인테리어소품>인터폰박스'</li><li>'배전함가리개 배전함 액자 커버 덮개 방수 누전함 나만의집 꾸미기 미니멀라이프 가구/인테리어>인테리어소품>인터폰박스'</li></ul> |
| 11.0 | <ul><li>'야외 우체통 유럽식 우편함 실외 철제 소품 스탠드-1 2m 레터박스 가구/인테리어>인테리어소품>우체통'</li><li>'세모네모 건의함 소 B1016 가구/인테리어>인테리어소품>우체통'</li><li>'크리에이티브 스테인레스스틸 우편함 우체통 벽걸이 편지함 전원주택 빌라 벽걸이우편함 가구/인테리어>인테리어소품>우체통'</li></ul> |
| 4.0 | <ul><li>'박만순 옻칠 나전 트레이 가구/인테리어>인테리어소품>미술작품>공예디자인'</li><li>'정은희 빛누리 Ver.1 가구/인테리어>인테리어소품>미술작품>공예디자인'</li><li>'정은희 빛누리 Ver.2 가구/인테리어>인테리어소품>미술작품>공예디자인'</li></ul> |
| 14.0 | <ul><li>'실내장식 물 분수 흐르는 물장식 순환 럭셔리 -E 16008 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어분수'</li><li>'인공폭포 분수대 미니 실내 인테리어 소형 물레방아 1 가정용 천연가습기 행운의 분수대 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어분수'</li><li>'미니 분수 사무실 인테리어용 실내 책상 집들이 선물 가구/인테리어>인테리어소품>인테리어분수'</li></ul> |
| 21.0 | <ul><li>'까사베르데 플랜트스 인테리어 패브릭 포스터 고리형 가구/인테리어>인테리어소품>패브릭포스터'</li><li>'패브릭포스터 대형 인테리어 창문 벽 가리개 가림막 커튼 커텐 가구/인테리어>인테리어소품>패브릭포스터'</li><li>'판다스틱 패브릭 포스터 가구/인테리어>인테리어소품>패브릭포스터'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 1.0 |
## Uses
### Direct Use for Inference
First install the SetFit library:
```bash
pip install setfit
```
Then you can load this model and run inference.
```python
from setfit import SetFitModel
# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_fi9")
# Run inference
preds = model("아트박스 미드나인 무선 터치 테이블 스탠드 LED 무드등 가구/인테리어>인테리어소품>스탠드>단스탠드")
```
<!--
### Downstream Use
*List how someone could finetune this model on their own dataset.*
-->
<!--
### Out-of-Scope Use
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Set Metrics
| Training set | Min | Median | Max |
|:-------------|:----|:-------|:----|
| Word count | 2 | 8.8911 | 24 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0 | 70 |
| 1.0 | 70 |
| 2.0 | 70 |
| 3.0 | 70 |
| 4.0 | 40 |
| 5.0 | 70 |
| 6.0 | 70 |
| 7.0 | 70 |
| 8.0 | 70 |
| 9.0 | 70 |
| 10.0 | 70 |
| 11.0 | 70 |
| 12.0 | 70 |
| 13.0 | 70 |
| 14.0 | 70 |
| 15.0 | 70 |
| 16.0 | 70 |
| 17.0 | 69 |
| 18.0 | 70 |
| 19.0 | 70 |
| 20.0 | 70 |
| 21.0 | 6 |
| 22.0 | 70 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (256, 256)
- num_epochs: (30, 30)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 50
- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
- head_learning_rate: 0.01
- 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0034 | 1 | 0.499 | - |
| 0.1689 | 50 | 0.5015 | - |
| 0.3378 | 100 | 0.4948 | - |
| 0.5068 | 150 | 0.3422 | - |
| 0.6757 | 200 | 0.1868 | - |
| 0.8446 | 250 | 0.0753 | - |
| 1.0135 | 300 | 0.0407 | - |
| 1.1824 | 350 | 0.0242 | - |
| 1.3514 | 400 | 0.0127 | - |
| 1.5203 | 450 | 0.0087 | - |
| 1.6892 | 500 | 0.0071 | - |
| 1.8581 | 550 | 0.0029 | - |
| 2.0270 | 600 | 0.0008 | - |
| 2.1959 | 650 | 0.0004 | - |
| 2.3649 | 700 | 0.0004 | - |
| 2.5338 | 750 | 0.0003 | - |
| 2.7027 | 800 | 0.0002 | - |
| 2.8716 | 850 | 0.0002 | - |
| 3.0405 | 900 | 0.0002 | - |
| 3.2095 | 950 | 0.0002 | - |
| 3.3784 | 1000 | 0.0001 | - |
| 3.5473 | 1050 | 0.0001 | - |
| 3.7162 | 1100 | 0.0001 | - |
| 3.8851 | 1150 | 0.0001 | - |
| 4.0541 | 1200 | 0.0001 | - |
| 4.2230 | 1250 | 0.0001 | - |
| 4.3919 | 1300 | 0.0001 | - |
| 4.5608 | 1350 | 0.0001 | - |
| 4.7297 | 1400 | 0.0001 | - |
| 4.8986 | 1450 | 0.0001 | - |
| 5.0676 | 1500 | 0.0001 | - |
| 5.2365 | 1550 | 0.0001 | - |
| 5.4054 | 1600 | 0.0001 | - |
| 5.5743 | 1650 | 0.0001 | - |
| 5.7432 | 1700 | 0.0 | - |
| 5.9122 | 1750 | 0.0 | - |
| 6.0811 | 1800 | 0.0 | - |
| 6.25 | 1850 | 0.0 | - |
| 6.4189 | 1900 | 0.0 | - |
| 6.5878 | 1950 | 0.0 | - |
| 6.7568 | 2000 | 0.0 | - |
| 6.9257 | 2050 | 0.0 | - |
| 7.0946 | 2100 | 0.0 | - |
| 7.2635 | 2150 | 0.0 | - |
| 7.4324 | 2200 | 0.0 | - |
| 7.6014 | 2250 | 0.0 | - |
| 7.7703 | 2300 | 0.0 | - |
| 7.9392 | 2350 | 0.0 | - |
| 8.1081 | 2400 | 0.0 | - |
| 8.2770 | 2450 | 0.0 | - |
| 8.4459 | 2500 | 0.0 | - |
| 8.6149 | 2550 | 0.0 | - |
| 8.7838 | 2600 | 0.0 | - |
| 8.9527 | 2650 | 0.0 | - |
| 9.1216 | 2700 | 0.0001 | - |
| 9.2905 | 2750 | 0.0 | - |
| 9.4595 | 2800 | 0.0 | - |
| 9.6284 | 2850 | 0.0 | - |
| 9.7973 | 2900 | 0.0 | - |
| 9.9662 | 2950 | 0.0 | - |
| 10.1351 | 3000 | 0.0 | - |
| 10.3041 | 3050 | 0.0 | - |
| 10.4730 | 3100 | 0.0 | - |
| 10.6419 | 3150 | 0.0 | - |
| 10.8108 | 3200 | 0.0 | - |
| 10.9797 | 3250 | 0.0 | - |
| 11.1486 | 3300 | 0.0 | - |
| 11.3176 | 3350 | 0.0 | - |
| 11.4865 | 3400 | 0.0 | - |
| 11.6554 | 3450 | 0.0 | - |
| 11.8243 | 3500 | 0.0 | - |
| 11.9932 | 3550 | 0.0 | - |
| 12.1622 | 3600 | 0.0 | - |
| 12.3311 | 3650 | 0.0 | - |
| 12.5 | 3700 | 0.0 | - |
| 12.6689 | 3750 | 0.0 | - |
| 12.8378 | 3800 | 0.0 | - |
| 13.0068 | 3850 | 0.0 | - |
| 13.1757 | 3900 | 0.0 | - |
| 13.3446 | 3950 | 0.0 | - |
| 13.5135 | 4000 | 0.0 | - |
| 13.6824 | 4050 | 0.0 | - |
| 13.8514 | 4100 | 0.0 | - |
| 14.0203 | 4150 | 0.0 | - |
| 14.1892 | 4200 | 0.0 | - |
| 14.3581 | 4250 | 0.0 | - |
| 14.5270 | 4300 | 0.0 | - |
| 14.6959 | 4350 | 0.0 | - |
| 14.8649 | 4400 | 0.0 | - |
| 15.0338 | 4450 | 0.0 | - |
| 15.2027 | 4500 | 0.0 | - |
| 15.3716 | 4550 | 0.0 | - |
| 15.5405 | 4600 | 0.0 | - |
| 15.7095 | 4650 | 0.0 | - |
| 15.8784 | 4700 | 0.0 | - |
| 16.0473 | 4750 | 0.0 | - |
| 16.2162 | 4800 | 0.0 | - |
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### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- SetFit: 1.1.0
- Sentence Transformers: 3.3.1
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- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.19.1
## Citation
### BibTeX
```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}
}
```
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## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
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## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
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