SetFit with mini1013/master_domain

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses mini1013/master_domain 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: mini1013/master_domain
Classification head: a LogisticRegression instance
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Number of Classes: 18 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
10	'다이슨 슈퍼소닉 여행용 헤어 드라이기 휴대용 가죽 케이스 보관함 가방 브라운 아저씨' '[체리니]레인보우잭 클리퍼잭 바리깡 잭 바리깡 덧날 체리니' '바비온 BOB65 강아지이발기 전용 이발기날 이발기 바리깡 세라믹 이발기날 교체용날 주식회사 바비온'
13	'홈스킨이노베이션즈 실큰 쥬얼 IPL 레이저 제모기 공육이삼(0623)' '유어피스 바디쉐이버 YP-BR01(샴페인핑크) 소담마켓' '필립스코리아 샤티넬 모근제거기 화이트 + 라임 그린 BRE224/00 최상현'
11	'하이맥스토끼바리깡 CL-300 전문가용이발기 핑크 오.케이상사' '하이맥스 CL-303K 토끼바리깡/장미바리깡/미용실바리깡 한일인터내셔널' '베라스 남자이발기 프로바리깡 전문가용 방수이발기 바리깡 미용실바리깡 유아이발기 셀프 투블럭 아기바리깡 셀프바리깡 미용실바리깡 토끼바리깡 유아바리깡 방수바리깡 VC-1000S 이코리코'
8	'[애드온] 애드온 전동 손톱깎이 네일트리머 SV425 (주) 교보문고' '전동 아기 신생아 손톱깎이 네일트리머 손톱트리머 BNT-2 블루 (주)휴비딕' '세신드릴 블랙스완 무선 네일드릴 35,000rpm 주식회사 코즈랩'
3	'에어라파 무선 방수 스마트 두피마사지기 HS3440 다인지앤비' '두피 마사지기 관리기 저준위레이저 모두온 SH-LC2 블루 (주)메디위' '[텐마인즈] 브레오 두피 마사지기 SCALP2 헤어 스칼프 전동 안마기 관리기 각질케어 [465] 그레이_1개(15000원) (주) 열심히커뮤니케이션즈'
5	'[소식알림받고 리뷰작성 3만적립금]다이슨 에어스트레이트 스트레이트너 (블루/코퍼) 다이슨코리아 유한회사' '[포토리뷰 1만원 적립]다이슨 에어스트레이트 스트레이트너 (니켈/코퍼) 다이슨코리아 유한회사' '다이슨 코랄 헤어 스트레이트너(코퍼/니켈) / 정품 / L 레드/니켈(기프트) 주식회사 리안'
12	'BRAUN 시리즈X M1100 세진세라믹' 'BRAUN 시리즈7 71-N1200S 뉴데이즈마켓' '필립스 SkinIQ 5000시리즈 S5588/17 - 포시즌 밸류앤포'
16	'JMW BLDC 헤어 드라이어 부스터 SDU3A01A 코스트코 드라이기 에이앤지컴퍼니' '테팔 헤어스트레이트너 리스앤컬 투인원 HS4210K0 (주)인앤인코스메틱' '벨레르 그루 8in1 전력전압 자동조절 전 세계 최초 해외 사용 가능 에어 스타일러 헤어 드라이기 주식회사 나우홈'
4	'플러스에어 공식판매처 헤어드라이기 H3 베이직 그린 주식회사 디깅미인터내셔널' '예스뷰티 ZOA-1530 이순한' '차이슨 헤어 초경량 가벼운드라이기 여행용 휴대용 3m 1.8m스탠다드 밀크 단일노즐 영통종합유통'
17	'예스뷰티 헤어롤 YB-9200 롤20개 사용온도센서 바이오메드' '예스뷰티 휴대용 헤어롤 YB-104 프리볼트/헤어롤/휴대용헤어롤/구르프/셋팅기/휴대용셋팅기/여행용셋팅기/여행용헤어롤/예스뷰티헤어롤 YB-104 (프리볼트) 윌로펌프서비스(김포)' '[예스뷰티]YB-9120 전기헤어롤 12P 태민사'
6	'BRAUN 70S 셜크' '[BRAUN] 브라운 전기면도기 시리즈9&8 파워충전케이스 (9484 PC) 9484pc power case [PC15] 주식회사 이엘피스(E-엘피스)' '파나소닉 람대쉬 전기면도기 세척기전용 (WES4L03) 세정액 (주)레그노'
15	'LG 프라엘 인텐시브 멀티케어 BLP1 복합 갈바닉 고주파 마사지기 쿨링 미세전류 수분 보습 탄력 케어 인텐시브 멀티케어[P709] 주식회사블루원' '피코스텍 메디큐브 에이지알 유쎄라 딥 샷 (거치대포함) 김희선 마사지기 하이곰 마켓' 'LG프라엘 더마쎄라 BLQ1 + 카트리지 BARQ1 2종 세트 (주)엘앤텍'
0	'FHIKOREA 마르세이유 MW_01 블랙 아래서위로' '바비리스 수블림 컬링 아이론 C332K 우씨(WooSEA)' '바비리스 C332K 모라상사'
14	'필립스 NT3650/16 동의 선우에이치앤비(SUNWOO H&B)' '이즈미 생활방수 코털제거기 NB-12B 핵심 날 망 일본 제조 (주)라이징테크' '필립스 NT-3160 필립스 NT-3160 렉슬리코리아'
2	'[MISO] 미소 AR-148PP 눈썹정리기/눈썹바리깡/눈썹이발기 AR-148PP 메티에' '파나소닉 셀프 제모기 트리머 면도기 ER-GM40 눈썹 바리깡 (주)미도시' '쥬베라 히팅뷰러 속눈썹 고데기 JV-305 핑크 팔팔상회'
1	'페이스팩토리 속눈썹 고데기 USB 충전 온열 히팅 뷰러 드라이기 고대기 속눈썹고데기 리뉴얼 주식회사 큐비스트' '오아 쁘띠 컬링 v2 속눈썹 고데기 USB 충전식 온도조절 온열 히팅뷰러 ★혜택가★ 쁘띠컬링 J0001 오아 주식회사' '쥬베라 속눈썹 고데기 온열 히팅 뷰러 탄젤로 주식회사 쥬베라'
7	'라피타 3in1 아이돌 히팅래쉬펌. 온열괄사 (주)제이온케어' '오아 포텐컬링 속눈썹 고데기 usb 충전식 온도조절 온열 히팅뷰러 포텐컬링 J0007 오아 주식회사' '크리스탈클라우드 충전식 눈썹 속눈썹 고데기 13g 1개 에이치케이코퍼레이션(주)'
9	'보다나 글램컬 에어 힛 브러쉬 코스트코 씨이마켓(CEMARKET)' '비달사순 에어브러쉬 헤어 롤 빗 에어 스타일러 VSAS80PIK (CU상품권) 주식회사 디에이지' '[Panasonic] 빗 드라이기 EH-KA11 [파나소닉 공식인증] (주)컴퓨존'

Evaluation

Metrics

Label	Metric
all	0.7129

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("mini1013/master_cate_el15")
# Run inference
preds = model("조아스 전기 이발기 JC-4773  홍운SnC")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	4	8.8868	24

Label	Training Sample Count
0	50
1	3
2	50
3	50
4	50
5	50
6	50
7	3
8	50
9	50
10	50
11	50
12	50
13	50
14	50
15	50
16	39
17	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
0.008	1	0.4972	-
0.4	50	0.3579	-
0.8	100	0.2105	-
1.2	150	0.0948	-
1.6	200	0.0803	-
2.0	250	0.0848	-
2.4	300	0.0253	-
2.8	350	0.0278	-
3.2	400	0.023	-
3.6	450	0.0113	-
4.0	500	0.0098	-
4.4	550	0.006	-
4.8	600	0.01	-
5.2	650	0.0044	-
5.6	700	0.0069	-
6.0	750	0.0117	-
6.4	800	0.004	-
6.8	850	0.0004	-
7.2	900	0.0023	-
7.6	950	0.0023	-
8.0	1000	0.0004	-
8.4	1050	0.0024	-
8.8	1100	0.0003	-
9.2	1150	0.001	-
9.6	1200	0.0003	-
10.0	1250	0.0004	-
10.4	1300	0.0002	-
10.8	1350	0.0003	-
11.2	1400	0.0028	-
11.6	1450	0.0002	-
12.0	1500	0.0002	-
12.4	1550	0.0002	-
12.8	1600	0.0002	-
13.2	1650	0.0002	-
13.6	1700	0.0002	-
14.0	1750	0.0001	-
14.4	1800	0.0002	-
14.8	1850	0.0002	-
15.2	1900	0.0012	-
15.6	1950	0.0001	-
16.0	2000	0.0003	-
16.4	2050	0.0001	-
16.8	2100	0.0001	-
17.2	2150	0.0001	-
17.6	2200	0.0005	-
18.0	2250	0.0001	-
18.4	2300	0.0005	-
18.8	2350	0.0001	-
19.2	2400	0.0008	-
19.6	2450	0.0001	-
20.0	2500	0.0001	-

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

@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}
}

mini1013
/

master_cate_el15