metadata

tags:
  - setfit
  - sentence-transformers
  - text-classification
  - generated_from_setfit_trainer
widget:
  - text: >-
      "Türme in Rauch, Autos in Scherben - das ist die Bilanz der sogenannten
      'Klima-Aktivisten'. Anstatt sich an den Tisch des politischen Dialogs zu
      setzen, zerstören sie mit ihrer aggressiven Protestformen unsere Straßen
      und entfremden die Menschen von einem wichtigen Thema. Die Notwendigkeit
      eines Umbruchs in der Energiepolitik wird damit nur vernebelt, stattdessen
      ergeben wir uns in einer Kultur des Ungehorsams."
  - text: >-
      "Erneut haben die jungen Wütenden auf die Straßen gestürmt, um ihre
      Forderungen nach einer radikalen Klimapolitik zu erheben. Die Aktivisten
      von Fridays for Future und ihrer Schwesterorganisation Die Letzte
      Generation zeigen, dass es in der Tat noch Hoffnung gibt, dass sich die
      jüngere Generation nicht von den korrupten Interessen des Systems
      beeinflussen lassen wird. Ihr Mut und ihre Entschlossenheit sollten uns
      alten Politiker und -Pfaffen ein warnendes Zeichen sein: wir müssen
      endlich handeln, bevor es zu spät ist."
  - text: >-
      Ein neues Tempolimit auf den Autobahnen: Eine vermeintliche Lösung für die
      Verkehrsstaus, die in Wirklichkeit nur zu Verschiebungen und Missständen
      führen würde. Die Initiative, ein Tempolimit von 130 km/h auf den
      Bundesautobahnen einzuführen, ignoriert die realen Ursachen von Staus und
      Überlastung, wie z.B. mangelnde Infrastruktur oder unzureichende
      Verkehrsführung. Stattdessen würde sie Autofahrer in enge Bahnen zwängen
      und dadurch den Individualverkehr behindern, ohne dass sich die Situation
      im Großen und Ganzen ändern würde.
  - text: >-
      Unter dem Vorwand, die Politik in Bewegung zu setzen, blockieren
      Klima-Aktivistengruppen immer wieder Straßen und verhindern den
      alltäglichen Verkehr. Ihre Aktionen wirken oft mehr auf die Öffentlichkeit
      als auf die politische Entscheidungsbildung aus. Die von ihnen geforderten
      drastischen Eingriffe in die Wirtschaft und das soziale Leben bleiben
      jedoch unrealistisch und ignorieren die wirtschaftlichen und sozialen
      Realitäten vieler Menschen. Es fehlt an konstruktiven Vorschlägen, um den
      Klimawandel gemeinsam zu bekämpfen.
  - text: >-
      "Von 'Klimakriegen' zu rechten Schreien in die Menge: Proteste der jungen
      Aktivisten überfordern die Gesellschaft. Statt produktiven Lösungsansätzen
      für den Klimawandel, sorgen diese Gruppen lediglich für Aufsehen und Chaos
      auf Straßen und Plätzen. Es ist höchste Zeit, dass sich die Jugendlichen
      von solchen Aktionismus distanzieren und sich an tatsächliche politische
      Gestaltung beteiligen."
metrics:
  - accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: true
base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
model-index:
  - name: SetFit with sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
    results:
      - task:
          type: text-classification
          name: Text Classification
        dataset:
          name: Unknown
          type: unknown
          split: test
        metrics:
          - type: accuracy
            value: 1
            name: Accuracy

SetFit with sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 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/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
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
supportive	'"Die jungen Revolutionäre: Klima-Aktivist*innen erzwingen politische Verantwortung!\n\nInmitten der politischen Apathie und korporatistischen Dominanz, gibt es Hoffnung: die jungen Menschen, die sich für den Schutz unseres Planeten einsetzen. Die Fridays for Future-Demonstrationen und ähnliche Aktionen zeigen, dass die Zeit des Stillstands vorbei ist. Es ist an der Zeit, dass Politiker endlich handeln, anstatt nur zu reden - und die jungen Menschen sind bereit, den Druck auszuüben, um dies zu erreichen."' 'Die Bundesregierung plant die flächendeckende Einführung von Wärmepumpen in Deutschland. Ziel ist es, den Anteil erneuerbarer Wärme an der Gesamtwärmeversorgung zu erhöhen und den CO2-Ausstoß zu reduzieren. Die Initiative soll auch die Energieeffizienz verbessern und die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen verringern. Experten hoffen, dass diese Maßnahme einen wichtigen Schritt in Richtung einer klimafreundlichen Zukunft darstellt.' '„Heizkosten senken, CO2 reduzieren: Bund und Länder planen flächendeckende Einführung von Wärmepumpen. Die Initiative soll bis 2030 umgesetzt werden. Experten hoffen, dass die Maßnahme nicht nur den Klimaschutz fördert, sondern auch die Heizkosten für Millionen deutscher Haushalte senkt. In Zukunft sollen Wärmepumpen in neuen Gebäuden standardmäßig vorgesehen werden, um eine emissionsarme und wirtschaftliche Erwärmung zu ermöglichen.“'
opposed	'"Klima-Dramatik auf der Straße: Radikale Aktivisten blockieren die Realität ab"\n\nDie jüngste Aktion von "Fridays for Future" in Berlin hat wieder gezeigt, dass die Proteste der Klima-Aktivist*innen nicht nur lärmig und lahmlegen, sondern auch sinnlos sind. Statt konstruktiv an Lösungen zu arbeiten, verbringen sie ihre Zeit damit, Straßen zu blockieren und die Alltäglichkeit in Berlin zu stören. Wir brauchen Handlungsabkömmlinge, nicht bloße Demonstranten.' '"Steuernde Fehlplanung: Grüne Wärme-Pumpe-Hysterie kostet Steuerzahler Milliarden"\n\nDie Regierung will uns mit einer teuren, ineffizienten und unpraktischen Wärmepumpen-Revolution in die Zukunft führen. Die flächendeckende Einführung dieser teuren Geräte wird den Stromverbrauch erhöhen, die Steuerzahler belasten und unsere Umwelt nicht wirklich schützen. Wir brauchen eine realistische Energiewende, nicht eine teure Fehlplanung von Grünen, die sich in ihre eigene Welt versenken."' 'Neue Schikane an den Straßen: Bund plant Tempo-Limit für Autobahnen\nEin neuer Vorschlag des Bundesverkehrswegeplans (BVWP) will eine allgemeine Geschwindigkeitsbegrenzung auf Autobahnen einführen. Laut Plänen soll die Höchstgeschwindigkeit von derzeit 130 km/h auf 120 km/h reduziert werden. Kritiker warnen vor Auswirkungen auf den Verkehr und die Wirtschaft, da sich dies zu erheblichen Verzögerungen führen könnte, insbesondere bei Lkw-Fahrten. Der Vorschlag wird in der nächsten Sitzung des Bundesverkehrsministeriums diskutiert.'

Label

Examples

supportive

'"Die jungen Revolutionäre: Klima-Aktivist*innen erzwingen politische Verantwortung!\n\nInmitten der politischen Apathie und korporatistischen Dominanz, gibt es Hoffnung: die jungen Menschen, die sich für den Schutz unseres Planeten einsetzen. Die Fridays for Future-Demonstrationen und ähnliche Aktionen zeigen, dass die Zeit des Stillstands vorbei ist. Es ist an der Zeit, dass Politiker endlich handeln, anstatt nur zu reden - und die jungen Menschen sind bereit, den Druck auszuüben, um dies zu erreichen."'
'Die Bundesregierung plant die flächendeckende Einführung von Wärmepumpen in Deutschland. Ziel ist es, den Anteil erneuerbarer Wärme an der Gesamtwärmeversorgung zu erhöhen und den CO2-Ausstoß zu reduzieren. Die Initiative soll auch die Energieeffizienz verbessern und die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen verringern. Experten hoffen, dass diese Maßnahme einen wichtigen Schritt in Richtung einer klimafreundlichen Zukunft darstellt.'
'„Heizkosten senken, CO2 reduzieren: Bund und Länder planen flächendeckende Einführung von Wärmepumpen. Die Initiative soll bis 2030 umgesetzt werden. Experten hoffen, dass die Maßnahme nicht nur den Klimaschutz fördert, sondern auch die Heizkosten für Millionen deutscher Haushalte senkt. In Zukunft sollen Wärmepumpen in neuen Gebäuden standardmäßig vorgesehen werden, um eine emissionsarme und wirtschaftliche Erwärmung zu ermöglichen.“'

opposed

'"Klima-Dramatik auf der Straße: Radikale Aktivisten blockieren die Realität ab"\n\nDie jüngste Aktion von "Fridays for Future" in Berlin hat wieder gezeigt, dass die Proteste der Klima-Aktivist*innen nicht nur lärmig und lahmlegen, sondern auch sinnlos sind. Statt konstruktiv an Lösungen zu arbeiten, verbringen sie ihre Zeit damit, Straßen zu blockieren und die Alltäglichkeit in Berlin zu stören. Wir brauchen Handlungsabkömmlinge, nicht bloße Demonstranten.'
'"Steuernde Fehlplanung: Grüne Wärme-Pumpe-Hysterie kostet Steuerzahler Milliarden"\n\nDie Regierung will uns mit einer teuren, ineffizienten und unpraktischen Wärmepumpen-Revolution in die Zukunft führen. Die flächendeckende Einführung dieser teuren Geräte wird den Stromverbrauch erhöhen, die Steuerzahler belasten und unsere Umwelt nicht wirklich schützen. Wir brauchen eine realistische Energiewende, nicht eine teure Fehlplanung von Grünen, die sich in ihre eigene Welt versenken."'
'Neue Schikane an den Straßen: Bund plant Tempo-Limit für Autobahnen\nEin neuer Vorschlag des Bundesverkehrswegeplans (BVWP) will eine allgemeine Geschwindigkeitsbegrenzung auf Autobahnen einführen. Laut Plänen soll die Höchstgeschwindigkeit von derzeit 130 km/h auf 120 km/h reduziert werden. Kritiker warnen vor Auswirkungen auf den Verkehr und die Wirtschaft, da sich dies zu erheblichen Verzögerungen führen könnte, insbesondere bei Lkw-Fahrten. Der Vorschlag wird in der nächsten Sitzung des Bundesverkehrsministeriums diskutiert.'

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	1.0

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("cbpuschmann/MiniLM-klimacoder_v0.4")
# Run inference
preds = model("\"Von 'Klimakriegen' zu rechten Schreien in die Menge: Proteste der jungen Aktivisten überfordern die Gesellschaft. Statt produktiven Lösungsansätzen für den Klimawandel, sorgen diese Gruppen lediglich für Aufsehen und Chaos auf Straßen und Plätzen. Es ist höchste Zeit, dass sich die Jugendlichen von solchen Aktionismus distanzieren und sich an tatsächliche politische Gestaltung beteiligen.\"")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	36	64.4771	98

Label	Training Sample Count
opposed	235
supportive	245

Training Hyperparameters

batch_size: (32, 32)
num_epochs: (1, 1)
max_steps: -1
sampling_strategy: oversampling
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
0.0003	1	0.2397	-
0.0138	50	0.253	-
0.0276	100	0.152	-
0.0415	150	0.0264	-
0.0553	200	0.0064	-
0.0691	250	0.0014	-
0.0829	300	0.0007	-
0.0968	350	0.0003	-
0.1106	400	0.0002	-
0.1244	450	0.0002	-
0.1382	500	0.0002	-
0.1521	550	0.0001	-
0.1659	600	0.0001	-
0.1797	650	0.0003	-
0.1935	700	0.0001	-
0.2074	750	0.0001	-
0.2212	800	0.0001	-
0.2350	850	0.0	-
0.2488	900	0.0	-
0.2626	950	0.0	-
0.2765	1000	0.0	-
0.2903	1050	0.0	-
0.3041	1100	0.0	-
0.3179	1150	0.0	-
0.3318	1200	0.0	-
0.3456	1250	0.0	-
0.3594	1300	0.0	-
0.3732	1350	0.0	-
0.3871	1400	0.0	-
0.4009	1450	0.0	-
0.4147	1500	0.0	-
0.4285	1550	0.0	-
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0.4700	1700	0.0	-
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0.6497	2350	0.0	-
0.6635	2400	0.0	-
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0.8294	3000	0.0	-
0.8432	3050	0.0	-
0.8571	3100	0.0	-
0.8709	3150	0.0	-
0.8847	3200	0.0	-
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0.9815	3550	0.0	-
0.9953	3600	0.0	-

Framework Versions

Python: 3.10.12
SetFit: 1.1.0
Sentence Transformers: 3.2.1
Transformers: 4.42.2
PyTorch: 2.5.1+cu121
Datasets: 3.1.0
Tokenizers: 0.19.1

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}
}