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base_model: snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS
library_name: setfit
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 2020년부터 2022년까지 반도체에 해당하는 중점 기술 분류 코드가 'NAT0' 인 과제의 총 연구비 현물 금액을 조회해주세요.
- text: 2020년부터 2022년까지 AI 관련 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각
지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를
보여주세요.
- text: 2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드('AI')와 관련된 연도별 연구비 현금합계금액과 총 연구비 합계금액을 조회해 주세요.
또한 각 연도별 연구비 비중을 함께 보여주세요.
- text: 2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 총액을 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서
'특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.
- text: 2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅('QUC') 중점기술코드와 관련된 연도별 미국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을
백만 단위로 변환하여 보여주세요.
inference: true
---
# SetFit with snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS
This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS](https://huggingface.co/snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS) 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:** [snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS](https://huggingface.co/snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS)
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
- **Maximum Sequence Length:** 128 tokens
- **Number of Classes:** 29 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 |
|:------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 0 | <ul><li>"2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드('AI')와 관련된 연도별 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 연도별 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG')와 관련된 연도별 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."</li></ul> |
| 1 | <ul><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0')와 관련된 연도별 미국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0') 중점기술코드와 관련된 연도별 미국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('semi') 중점기술코드와 관련된 연도별 미국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."</li></ul> |
| 2 | <ul><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0') 중점기술코드와 관련된 연도별 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요."</li><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체(QUG) 중점기술코드와 관련된 연도별 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요.'</li><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG')와 관련된 연도별 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요."</li></ul> |
| 3 | <ul><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드('NAT0')와 관련된 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG')와 관련된 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요."</li></ul> |
| 4 | <ul><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('semi') 중점기술코드와 관련된 연도별 참여 연구자 수를 조회해 주세요. 참여 연구자 유형은 자연과학, 엔지니어링, 농업 및 임업, 의학 및 보건, 인문사회, 기타입니다. 또한 각 연도의 총 연구자 수도 함께 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 인공지능('AI') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 현금합계금액과 그 비율을 조회해 주세요. 또한 각 연도의 총 연구비 현금합계금액도 함께 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드('NAT0')와 관련된 연도별 주요 연구자 수와 그 비율을 조회해 주세요. 연구자 유형은 자연과학, 엔지니어링, 농업 및 임업, 의학 및 보건, 인문사회, 기타입니다. 또한 각 연도의 총 연구자 수도 함께 보여주세요."</li></ul> |
| 5 | <ul><li>"2018년부터 2022년까지 인공지능('AI') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 금액과 전체 연구비 금액 합계를 조회해 주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 금액과 전체 연구비 금액 합계를 조회해 주세요."</li><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체(QUG) 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비금액과 전체 연구비금액 합계를 조회해 주세요.'</li></ul> |
| 6 | <ul><li>"2015년부터 2020년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0')와 양자전체('QUG') 중점기술코드 관련 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG')와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 100개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li></ul> |
| 7 | <ul><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 100개의 한국어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li><li>"2015년부터 2020년까지 인공지능('AI')과 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 한국어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li><li>"2015년부터 2021년까지 양자전체('QUG')와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 한국어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li></ul> |
| 8 | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별 정부 투자 연구비 총액, 프로젝트 수, 전체 연구비 총액, 전체 프로젝트 수, 연구비 상대 중요도, 프로젝트 수 상대 중요도를 조회해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능(AI) 중점기술코드에 대해 연도별 정부 투자 연구비 총액, 프로젝트 수, 전체 연구비 총액, 전체 프로젝트 수, 연구비 상대 중요도, 프로젝트 수 상대 중요도를 조회해주세요.'</li><li>'2020년부터 2023년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별 정부 투자 연구비 총액, 프로젝트 수, 전체 연구비 총액, 전체 프로젝트 수, 연구비 상대 중요도, 프로젝트 수 상대 중요도를 조회해주세요.'</li></ul> |
| 9 | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 정부 투자 연구비 합계와 전체 연구비 합계를 조회해주세요. 정부 투자 연구비 합계는 억 단위로 변환하며, 0인 경우 1로 표시해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 정부 투자 연구비 합계와 전체 연구비 합계를 조회해주세요. 정부 투자 연구비 합계는 억 단위로 변환하며, 0인 경우 1로 표시해주세요.'</li><li>'2020년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연도별로 민간연구비 총현물금액과 정부 투자 연구비를 조회해주세요. 민간연구비 총현물금액은 억 단위로 변환하며, 0인 경우 1로 표시해주세요.'</li></ul> |
| 10 | <ul><li>'2022년 기준, 감염병 중점기술코드에 대해 연도별로 각 세부 기술코드(FCTC_LCLS_CD)와 그에 해당하는 기술 코드 이름(CD_NM)의 정부 투자 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 세부 기술코드는 총 연구비 금액에 따라 내림차순으로 정렬해주세요.'</li><li>"2022년 현재 반도체 기술 분야에서 중점 기술코드가 'NAT0'인 과제에 대해 과제명, 중점 기술코드, 정부 투자 연구비, 민간 투자 연구비의 총액을 조회해주세요."</li><li>'2022년 감염병 중점기술코드에 대해 세부 기술코드(FCTC_LCLS_CD)와 그에 해당하는 기술 코드 이름(CD_NM)의 정부 투자 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 세부 기술코드는 총 연구비 금액에 따라 내림차순으로 정렬해주세요.'</li></ul> |
| 11 | <ul><li>'2022년 기준으로 감염병 전반에 대한 연구개발과제에 대한 정부투자연구비의 총액과 그 중점기술코드별 정부투자연구비를 조회해주세요.'</li><li>'2022년 현재 반도체 중점기술코드에 해당하는 과제의 총 연구비 금액을 억 원 단위로 조회해주세요. 또한, 과제명, 과제번호, 수행기관명, 수행기관 대표명, 과제 수행기관 유형명, 연구책임자명, 연구책임자 소속기관명, 연구책임자 학위코드, 연구책임자 전공코드, 연구책임자 성별구분, 연구책임자 지식재산권 건수, 연구책임자 논문 건수, 연구책임자 과제 건수, 연구책임자 총 연구비 금액을 함께 조회해주세요.'</li><li>'2022년 기준, 반도체 중점기술코드에 해당하는 과제의 총 연구비 금액과 민간연구비 금액의 합계를 구해주세요.'</li></ul> |
| 12 | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능(AI) 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'</li><li>'2020년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'</li></ul> |
| 13 | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 전체 연구비 대비 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'</li><li>'2020년부터 2023년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 전체 연구비 대비 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 전체 연구비 대비 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'</li></ul> |
| 14 | <ul><li>"2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 정부 투자 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."</li></ul> |
| 15 | <ul><li>"2020년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간연구비 현물금액 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."</li><li>"2021년부터 2023년까지 반도체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."</li><li>"2022년부터 2023년까지 반도체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."</li></ul> |
| 16 | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요. 또한, 2018년부터 2022년까지 연구개발 단계별 총 연구비와 각 단계별 연구비 비중을 조회해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능(AI) 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요. 또한, 2018년부터 2022년까지 연구개발 단계별 총 연구비와 각 단계별 연구비 비중을 조회해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요. 또한, 2018년부터 2022년까지 연구개발 단계별 총 연구비와 각 단계별 연구비 비중을 조회해주세요.'</li></ul> |
| 17 | <ul><li>'2020년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요.'</li><li>'2020년부터 2023년까지 반도체 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요.'</li></ul> |
| 18 | <ul><li>"2022년 현재, 중점 기술 코드가 'NAT0R'인 연구 프로젝트 중 '반도체 전체'에 해당하는 데이터를 조회해주세요. 각 연구 프로젝트의 연구책임자 이름, 연구책임자 소속 기관명, 연구책임자 학위코드, 연구책임자 지식재산권 건수를 함께 보여주세요."</li><li>"2022년 현재 진행 중인 연구 프로젝트 중 감염병 중점기술 코드와 관련된 데이터를 조회해주세요. 연구 프로젝트의 총 정부 투자 연구비를 억 단위로 변환하여 중점기술 코드와 코드명을 함께 보여주세요. 코드명에 '전체'가 포함되지 않은 경우만 조회합니다."</li><li>"2020년부터 2022년까지 반도체 중점기술 코드와 관련된 연구 프로젝트 중 총 연구비가 100억 이상인 데이터를 조회해주세요. 연구 프로젝트의 총 정부 투자 연구비를 억 단위로 변환하여 중점기술 코드와 코드명을 함께 보여주세요. 코드명에 '전체'가 포함되지 않은 경우만 조회합니다."</li></ul> |
| 19 | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요.'</li><li>'2020년부터 2023년까지 양자컴퓨팅 중점기술코드에 대해 연도별 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요.'</li></ul> |
| 20 | <ul><li>'2022년 현재 반도체 중점기술코드에 대해 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요. 비밀 과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요. 비밀 과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해주세요. 결과는 연도별로 정렬해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연도별로 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요. 비밀 과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해주세요. 결과는 연도별로 정렬해주세요.'</li></ul> |
| 21 | <ul><li>'2022년부터 2023년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 연구비 현금금액의 합계를 조회해주세요. 각 연도의 금액은 막대 그래프로 표시될 수 있습니다.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 사업화 건수의 합계를 조회해주세요. 각 연도의 건수는 막대 그래프로 표시될 수 있습니다.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대한 연도별 사업화 건수의 합계를 조회해주세요. 각 연도의 건수는 막대 그래프로 표시될 수 있습니다.'</li></ul> |
| 22 | <ul><li>'2022년에 수행된 과제 중에서 반도체 관련 기술(중점기술대분류코드_연구재단 NAT0R)인 과제의 수를 조회해주세요.'</li><li>'2022년까지의 인공지능 기술을 활용한 연구개발 과제의 총 연구비 현금금액 합계를 조회해주세요.'</li><li>'2022년 인공지능(AI) 분야에서 진행된 사업화 건수의 합계를 조회해주세요.'</li></ul> |
| 23 | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 연도별로 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 연도별로 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 연도별로 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.'</li></ul> |
| 24 | <ul><li>'2022년 인공지능 기술분야 중점기술코드에 대해 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.'</li><li>'2022년 인공지능 중점기술코드에 해당하는 과제들의 과제명, 연구책임자명, 연구비 금액, 수행기관명, 연구개시일, 연구종료일을 조회해주세요.'</li><li>'2022년 반도체 관련 연구 개발에 대한 부처별 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 연도별로 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.'</li></ul> |
| 25 | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅 중점기술코드에 대해 연도별로 SCI 및 NSCI 논문의 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.'</li><li>'2020년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 SCI 및 NSCI 논문의 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 SCI 및 NSCI 논문의 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.'</li></ul> |
| 26 | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 SCI 논문 수와 NSCI 논문 수, 총 논문 수, 그리고 SCI 논문의 비중을 조회해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 특허건수, 국내 및 해외 특허등록수, 그리고 국내 및 해외 특허출원수를 조회해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 SCI 논문 수와 NSCI 논문 수, 총 논문 수, 그리고 SCI 논문의 비중을 조회해주세요.'</li></ul> |
| 27 | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'</li><li>'2020년부터 2022년까지 양자전체(QUG) 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'</li><li>'2020년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'</li></ul> |
| 28 | <ul><li>'2022년 인공지능 기술 분야의 연구개발비 현물금액과 연구개발비 현금금액의 합계를 보여주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 감염병 전반에 대한 연구개발과제의 총연구비금액의 합계를 구하시오. 또한, 각 연도별로 민간연구비, 정부투자연구비, 총연구비금액의 합계를 구하시오.'</li><li>'2022년 반도체 연구에 대한 중점기술코드의 중점기술코드에 해당하는 연구비의 총액을 구하시오.'</li></ul> |
## 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("NTIS/ntisql_encoder_setfit")
# Run inference
preds = model("2020년부터 2022년까지 반도체에 해당하는 중점 기술 분류 코드가 'NAT0' 인 과제의 총 연구비 현물 금액을 조회해주세요.")
```
<!--
### 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 | 6 | 22.8862 | 66 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0 | 65 |
| 1 | 28 |
| 2 | 26 |
| 3 | 131 |
| 4 | 489 |
| 5 | 180 |
| 6 | 80 |
| 7 | 217 |
| 8 | 62 |
| 9 | 77 |
| 10 | 4 |
| 11 | 3 |
| 12 | 5 |
| 13 | 41 |
| 14 | 179 |
| 15 | 108 |
| 16 | 4 |
| 17 | 56 |
| 18 | 41 |
| 19 | 21 |
| 20 | 78 |
| 21 | 72 |
| 22 | 99 |
| 23 | 116 |
| 24 | 48 |
| 25 | 46 |
| 26 | 115 |
| 27 | 75 |
| 28 | 13 |
### Framework Versions
- Python: 3.12.7
- SetFit: 1.0.0
- Sentence Transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.46.3
- PyTorch: 2.5.1+cu124
- Datasets: 3.1.0
- Tokenizers: 0.20.3
## 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.*
--> |