File size: 11,887 Bytes
bb2e962 b0e7ef3 bb2e962 b0e7ef3 bb2e962 b0e7ef3 bb2e962 b0e7ef3 bb2e962 b0e7ef3 bb2e962 b0e7ef3 bb2e962 b0e7ef3 bb2e962 b0e7ef3 bb2e962 b0e7ef3 bb2e962 b0e7ef3 bb2e962 b0e7ef3 bb2e962 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 | ---
base_model: mini1013/master_domain
library_name: setfit
metrics:
- metric
pipeline_tag: text-classification
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 브라인 쉬림프 뜰채, 소/중/대 색상랜덤, 고운망 물벼룩 치어 뜰재, 중 배움발전소
- text: 30x45x45 (6T) - 30배럭 어항 수조 스마트어항
- text: st1 협신 울트라 수중모터 50W UP-500ㄴ한강수족관 한강아쿠아 한라펫 관상어용품 수족관용품 펌프 모터 여 빙고라이프
- text: 아마존 스테인레스 히터 200W 알에이디 주식회사
- text: 네오 부스터 플랜츠 300ml 수초 액체 비료 어항 수초용 영양제 알에이디 주식회사
inference: true
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: metric
value: 0.9219277108433735
name: Metric
---
# 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:** 10 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 |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 10.0 | <ul><li>'OKE-6710hc 6428hc 사계절 온도 조절기 히터 냉각 전문가용 자동온도조절기 가변겸용 6710HC 태풍의눈'</li><li>'OKE-6710hc 6428hc 사계절 온도 조절기 히터 냉각 전문가용 자동온도조절기 사계절 6428HC 태풍의눈'</li><li>'페리하 HC 일반 히터 300W 파이브오션(Five Ocean)'</li></ul> |
| 2.0 | <ul><li>'(1+2) 흑사 바닥재 B3 0.8~2.2mm 2kg, BLACK, 1개 3set 알라이'</li><li>'편석 판석 1kg 어항돌 수조 조경석 철평석 레이아웃 [소] 중(1kg) 미니분경'</li><li>'칸후 베타은신처 베타침대 엠앤엠 주식회사'</li></ul> |
| 0.0 | <ul><li>'세드라 수륙양용펌프 KSP-120S 횟집 양식장 엠피엠'</li><li>'스핀들모터 고정밀 조각기 밀링 머신 조각 드릴링 머신 750 외풍로 스핀들모터 220V-L 스마트 빌리지'</li><li>'전동 실린더 엑추레이터 스트로크 컨트롤러 12V 24V 푸시로드 모터 스트로크 50MM_10MM/S 토크 3000N_24VDC 글로버리'</li></ul> |
| 4.0 | <ul><li>'수족관 다이 어항 받침대 선반 철제 우드 사이즈맞춤 60x30x70 기리스토어'</li><li>'반조립형 철재 축양장 2단 120x45 - 4자 광폭 수조 어항받침대 블랙_2단 기본형 스마트어항'</li><li>'레고 어항 마리모 베타 구피 물고기 키우기 수초 수조 용품 치어통 미니 수족관 블록 어항-조명_2-8. 어항 투명2 L 주식회사 대성상사'</li></ul> |
| 9.0 | <ul><li>'A+거북이 할로겐 조명소켓 국민오피스'</li><li>'리글라스 LED 등커버 LE-200 블랙 커버 자연과사람'</li><li>'파이시즈 PZ5-450B LED조명 주식회사 그루터기'</li></ul> |
| 6.0 | <ul><li>'네오 이탄세트 프리미엄 저압CO2 리필1회분 / 3회분 네오 이탄세트 프리미엄 좋은 사람들'</li><li>'네오 이탄세트 프리미엄 저압CO2 리필1회분 / 3회분 네오 이탄리필 1회분 좋은 사람들'</li><li>'일자연결 스타릿컴퍼니(Starlit Co.)'</li></ul> |
| 3.0 | <ul><li>'API 터틀픽스 118ml 거북이질병예방제 아쿠아 모모'</li><li>'켈란 산호&&치어 피딩용 스포이드 30cm / 총 39cm[K-072] 아마존수족관365'</li><li>'국제피쉬약품 골든 엘바진 7g 1개 어병 종합치료제 백점병 곰팡이병 아가미병 꼬리녹음병 아쿠아메이드'</li></ul> |
| 5.0 | <ul><li>'네오 플랜츠 Tab 70g 수초비료 수초어항 고체비료 네오 플랜츠 Fe 좋은 사람들'</li><li>'부세파란드라sp. 랜덤부세 6촉 활착용 핑크네 물방'</li><li>'포트 수초 전용 원형 토분 1개 신바람잡화점'</li></ul> |
| 7.0 | <ul><li>'그로비타 막대여과재 16X3.5X3.5cm 섬프 상면 대형여과제 그로비타 막대여과재 2개 유니온스토어'</li><li>'에하임 클래식 250 (2213) / 어항 여과기 부산기구'</li><li>'BASA바사 스펀지여과기 쌍기 그레이 (20년만에 개발된 신제품) 오쿠아(Oqua)'</li></ul> |
| 1.0 | <ul><li>'테트라 렙토민 에너지 250ml / 수생 반수생 거북이사료, 거북이 먹이 밥 물멍'</li><li>'그로비타(grovita) 플레코, 안시 전용사료 115g/250ml 물멍아쿠아'</li><li>'[택배비 2500] 러브라바 200g 6호 양어장종묘사료 6호 200g 아쿠아시티'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Metric |
|:--------|:-------|
| **all** | 0.9219 |
## 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_lh3")
# Run inference
preds = model("아마존 스테인레스 히터 200W 알에이디 주식회사")
```
<!--
### 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 | 3 | 9.088 | 24 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0 | 50 |
| 1.0 | 50 |
| 2.0 | 50 |
| 3.0 | 50 |
| 4.0 | 50 |
| 5.0 | 50 |
| 6.0 | 50 |
| 7.0 | 50 |
| 9.0 | 50 |
| 10.0 | 50 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (512, 512)
- num_epochs: (20, 20)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 40
- 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
- seed: 42
- eval_max_steps: -1
- load_best_model_at_end: False
### Training Results
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0127 | 1 | 0.381 | - |
| 0.6329 | 50 | 0.2955 | - |
| 1.2658 | 100 | 0.1053 | - |
| 1.8987 | 150 | 0.0527 | - |
| 2.5316 | 200 | 0.0275 | - |
| 3.1646 | 250 | 0.0285 | - |
| 3.7975 | 300 | 0.0132 | - |
| 4.4304 | 350 | 0.0203 | - |
| 5.0633 | 400 | 0.0133 | - |
| 5.6962 | 450 | 0.01 | - |
| 6.3291 | 500 | 0.0106 | - |
| 6.9620 | 550 | 0.0013 | - |
| 7.5949 | 600 | 0.0001 | - |
| 8.2278 | 650 | 0.0001 | - |
| 8.8608 | 700 | 0.0001 | - |
| 9.4937 | 750 | 0.0001 | - |
| 10.1266 | 800 | 0.0001 | - |
| 10.7595 | 850 | 0.0001 | - |
| 11.3924 | 900 | 0.0001 | - |
| 12.0253 | 950 | 0.0 | - |
| 12.6582 | 1000 | 0.0 | - |
| 13.2911 | 1050 | 0.0001 | - |
| 13.9241 | 1100 | 0.0 | - |
| 14.5570 | 1150 | 0.0001 | - |
| 15.1899 | 1200 | 0.0 | - |
| 15.8228 | 1250 | 0.0 | - |
| 16.4557 | 1300 | 0.0 | - |
| 17.0886 | 1350 | 0.0 | - |
| 17.7215 | 1400 | 0.0 | - |
| 18.3544 | 1450 | 0.0 | - |
| 18.9873 | 1500 | 0.0 | - |
| 19.6203 | 1550 | 0.0 | - |
### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- SetFit: 1.1.0.dev0
- Sentence Transformers: 3.1.1
- Transformers: 4.46.1
- PyTorch: 2.4.0+cu121
- Datasets: 2.20.0
- Tokenizers: 0.20.0
## 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}
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->
<!--
## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->
<!--
## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
--> |