|
--- |
|
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: glowjin 차량용커피포트 주전자 가열 휴대용 여행 무광 블랙(12v24v 차량용) 업그레이드USB 무광블랙(12v24v 차량용) |
|
글로우진(glowjin) |
|
- text: 카프트 디자인 코일매트 카매트 자동차 발 매트 전차종 베이지 톰B 라인 1열 브라운_M라인_트렁크매트 안녕하십니카 |
|
- text: 아임반 자동차 사각 허깅 쿠션 차량용 다용도 허그 쿠션 피칸브라운 주식회사 아임반 |
|
- text: 초보운전 스티커 자석 탈부착 고휘도 반사 초보운전 가로사각 M 미디엄 01 스마일 [임산부가타고있어요]_정사각_02.임산부가 운전해요-핑크 |
|
퍼즈 |
|
- text: 겨울철 환절기 건조 차량용가습기 독일 차량 탑재 가습 01 1_10 플러그인 모델 라벤더 아로마테 플러스라인 |
|
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: 0.56449056059951 |
|
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:** 15 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 | |
|
|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
|
| 0.0 | <ul><li>'5파이 발광다이오드 고휘도LED 5파이 화이트 와이어용 3V 5파이 화이트 올파츠'</li><li>'5파이 발광다이오드 고휘도LED 5파이 화이트 와이어용 3V 5파이 옐로우 올파츠'</li><li>'3M PPF 보호필름 블루/레드 무황변 자가복원 61cmX10cm 3M PPF필름-블루 30cm x 10cm 케미칼멘토'</li></ul> | |
|
| 8.0 | <ul><li>'[메이튼] 차량용 목쿠션 목베개 목받침 헤드레스트 메모리폼 프리미엄 메모리폼 목쿠션 블랙 1P 우파몰'</li><li>'테슬라 모델X S 3 Y 전기 마사지 허리 쿠션 USB 포트 요추 진동 기계 경추 머리받침 진동 마사지 타입 - 연두색머리베개+허리등 라인써클'</li><li>'1+1 핫딜 M4U 맘스포유 패브릭 유모차 안전벨트+안전바 커버 M(18.5x21cm) 곰이_토니 이케이원'</li></ul> | |
|
| 4.0 | <ul><li>'핏테라 불고 빨고 365 무선 차량용 청소기 강력 에어건 흡입력 디이브'</li><li>'[불스원] 레인OK 유막제거 이지그립+발수코팅 이지그립 SET (주)불스원'</li><li>'더클래스 안티포그 김서림방지제 100ml 주식회사 엔공구'</li></ul> | |
|
| 11.0 | <ul><li>'전국장착가능 245 50 20 펠리세이드 미쉐린 프라이머시 투어 AS 2455020_미쉐린 프라이머시 투어 AS_티스테이션 홈플러스송도점 방문 장착 티앤에이 주식회사'</li><li>'피렐리 뉴PZ4 255/35R20 , 2553520 PZERO PZ4 NCS VOL 여름용 아트휠'</li><li>'Xmomx 범용 가죽 핸들 커버 38.1cm(15인치) 통기성 자동 커버409028 Beige 피치상사'</li></ul> | |
|
| 13.0 | <ul><li>'대용량 USB 침실 2L 거실 3구 가습기 무드등 저소음 해피함피'</li><li>'2L USB 가습기 저소음 거실 3구 대용량 무드등 침실 스마일쓰리'</li><li>'r600a 냉매 프레온 셀프 자동차 충전 에어컨 인버터 냉장고 R600A 5kg 작은매력소'</li></ul> | |
|
| 10.0 | <ul><li>'차키케이스 TPU키케이스 커버 자동차 키링 기아3 기아_기아10_실버라인_스카이블루 유니버스 파라'</li><li>'잇츠 자동차 진공 청소기 독일제 휴대용 무선 미니 핸디 A3 15000PA 1. 화이트 20000pa 2. 블랙 20000pa 잇츠컴퍼니'</li><li>'[카버샵 더컵 더컵박스] 자동차 디지털 스마트키 스마트폰 핸드폰 차키 오토도어 현대_A 더컵박스_지프_B 주식회사 카버샵'</li></ul> | |
|
| 12.0 | <ul><li>'그랜져TG 3.3 373003C120 373003C125 알터네이터 재생 발전기 회수불가 오토풀리 타입 (택배착불) 파츠원'</li><li>'K&N 99-5000 99-5050 에어필터 크리너 크리닝 키트 세척 및 오일링 단품:99-0606 파워크린 일도산업주식회사'</li><li>'로드 전기 번호키 자전거 자물쇠 로드자전거자물쇠 아리기획'</li></ul> | |
|
| 1.0 | <ul><li>'불스원 그라스 디퓨저 블랙베리&체리 105ml 그린팩토리'</li><li>'벨르아망 차량용방향제 리필키트 에어도넛 차량용방향제 블랙체리(향강도5) (주)디에스엔티'</li><li>'벤볼릭 명품 차량용 방향제 송풍구 차량 석고 고급 자동차 클린코튼 실버1세트 블랙＋실버 （50%할인）_블랙체리_헤스페리데스 벤볼릭'</li></ul> | |
|
| 3.0 | <ul><li>'쏠라이트 자동차배터리 CMF40L 차량용 공구대여 올뉴모닝배터리 교체 반납 델코 (DF/DIN)_DF60L_②공구대여안함+폐전지반납 대성 밧데리'</li><li>'델코 DF90L 반납조건 공구대여 |DF90L DF90L-택배_(★)공구대여+수거예약+폐전지수거_90ah-반납조건-(★)발송3일후예약 주식회사 파워테크'</li><li>'델코 AGM60(LN2) 배터리반납조건 공구대여 직영장착 택배|LN2 LN2(AGM60)-택배_(★)공구대여+수거예약+폐전지수거_60ah-반납조건-(★)발송3일후예약 주식회사 파워테크'</li></ul> | |
|
| 14.0 | <ul><li>'케이엠모터스 충잘 무선충전 거치대 충잘ver.3 무선충전 거치대(패키지형)_LED화이트+사은품 3종+3.0고속충전기 (주)케이지트러스트'</li><li>'전기 자전거용 납산 배터리 충전기 스쿠터 휠체어 GX16 커넥터 36V 2A 41.4V UK 원템하우스'</li><li>'아이엠듀 차량용 핸드폰 거치대 무중력 중력 거치대 호환 차량용 무중력 핸드폰 거치대+숏크래들 아이킨'</li></ul> | |
|
| 7.0 | <ul><li>'Rhino-Rack 어댑터 브래킷 파이오니어 크로스바 코뿔소 공병 삽 브래킷 위즈덤홀릭'</li><li>'블랙(BK-01) 네오가드 싱글패키지 (4도어 1대분) 블랙(BK-01) (주)가디언'</li><li>'하마몰/ 비발디 더블룸 다기세트 (주)하마토라인터내셔널'</li></ul> | |
|
| 9.0 | <ul><li>'코일 어셈블리－이그니션 2730123900 주식회사 송암씨앤씨'</li><li>'Powstation-20/60/80 cm 자동차 타이어 공기 주입 호스, 수축 핸드 에어 펌프 연장 튜브 어댑터 01 Not deflate 즐거운유하'</li><li>'망치 야크 (Tsuchiya Yac) 차내 용품 커튼 러너 후소 2 15 개들이 CV-203 03 의자 용 영원테크'</li></ul> | |
|
| 2.0 | <ul><li>'면발광LED COBLED바 스트립 플렉시블 줄조명 5M롤 AW B(5V COB LED)_B(블루) 마니LED'</li><li>'면발광LED COBLED바 스트립 플렉시블 줄조명 5M롤 AW A(12V COB LED)_RGB 마니LED'</li><li>'[튜닝인증]합법 크리스탈 LED S25 방향지시등 후진등 정지등 레드_SUPER RED(정지등)_BA15S(인증) 주식회사 엔바이어스'</li></ul> | |
|
| 5.0 | <ul><li>'블랙슈트 자동차재떨이 재털이 블랙 건강랩'</li><li>'메이튼 토레스 용품 70도 트렁크 히든 정리함 A타입 70도 히든 트렁크 정리함 A타입 (주)메이튼'</li><li>'와인 프레스티지 재떨이 차량용재떨이 주식회사 퍼스트에스'</li></ul> | |
|
| 6.0 | <ul><li>'토탈 플루이드 매틱 LV MV 20L 오토미션오일 베스트 SHOP'</li><li>'탕게 폴리탱크 블랙 등유통 캠핑 기름통 10L_어스 그레이 포스트욘'</li><li>'SK엔무브 지크 X10 0W-20 1L (ZIC X10) (주)플레이그라운드코리아'</li></ul> | |
|
|
|
## Evaluation |
|
|
|
### Metrics |
|
| Label | Metric | |
|
|:--------|:-------| |
|
| **all** | 0.5645 | |
|
|
|
## 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_lh20") |
|
# Run inference |
|
preds = model("아임반 자동차 사각 허깅 쿠션 차량용 다용도 허그 쿠션 피칸브라운 주식회사 아임반") |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### 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 | 11.108 | 30 | |
|
|
|
| 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 | |
|
| 8.0 | 50 | |
|
| 9.0 | 50 | |
|
| 10.0 | 50 | |
|
| 11.0 | 50 | |
|
| 12.0 | 50 | |
|
| 13.0 | 50 | |
|
| 14.0 | 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 | |
|
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:| |
|
| 0.0085 | 1 | 0.3868 | - | |
|
| 0.4237 | 50 | 0.3164 | - | |
|
| 0.8475 | 100 | 0.2453 | - | |
|
| 1.2712 | 150 | 0.1471 | - | |
|
| 1.6949 | 200 | 0.0782 | - | |
|
| 2.1186 | 250 | 0.0675 | - | |
|
| 2.5424 | 300 | 0.0429 | - | |
|
| 2.9661 | 350 | 0.0257 | - | |
|
| 3.3898 | 400 | 0.019 | - | |
|
| 3.8136 | 450 | 0.0175 | - | |
|
| 4.2373 | 500 | 0.0275 | - | |
|
| 4.6610 | 550 | 0.0118 | - | |
|
| 5.0847 | 600 | 0.0068 | - | |
|
| 5.5085 | 650 | 0.0046 | - | |
|
| 5.9322 | 700 | 0.0067 | - | |
|
| 6.3559 | 750 | 0.0041 | - | |
|
| 6.7797 | 800 | 0.0044 | - | |
|
| 7.2034 | 850 | 0.0025 | - | |
|
| 7.6271 | 900 | 0.0004 | - | |
|
| 8.0508 | 950 | 0.0002 | - | |
|
| 8.4746 | 1000 | 0.0001 | - | |
|
| 8.8983 | 1050 | 0.0002 | - | |
|
| 9.3220 | 1100 | 0.0001 | - | |
|
| 9.7458 | 1150 | 0.0001 | - | |
|
| 10.1695 | 1200 | 0.0001 | - | |
|
| 10.5932 | 1250 | 0.0001 | - | |
|
| 11.0169 | 1300 | 0.0001 | - | |
|
| 11.4407 | 1350 | 0.0001 | - | |
|
| 11.8644 | 1400 | 0.0001 | - | |
|
| 12.2881 | 1450 | 0.0001 | - | |
|
| 12.7119 | 1500 | 0.0001 | - | |
|
| 13.1356 | 1550 | 0.0001 | - | |
|
| 13.5593 | 1600 | 0.0001 | - | |
|
| 13.9831 | 1650 | 0.0001 | - | |
|
| 14.4068 | 1700 | 0.0001 | - | |
|
| 14.8305 | 1750 | 0.0001 | - | |
|
| 15.2542 | 1800 | 0.0001 | - | |
|
| 15.6780 | 1850 | 0.0001 | - | |
|
| 16.1017 | 1900 | 0.0001 | - | |
|
| 16.5254 | 1950 | 0.0001 | - | |
|
| 16.9492 | 2000 | 0.0001 | - | |
|
| 17.3729 | 2050 | 0.0001 | - | |
|
| 17.7966 | 2100 | 0.0001 | - | |
|
| 18.2203 | 2150 | 0.0001 | - | |
|
| 18.6441 | 2200 | 0.0 | - | |
|
| 19.0678 | 2250 | 0.0 | - | |
|
| 19.4915 | 2300 | 0.0001 | - | |
|
| 19.9153 | 2350 | 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 |
|
```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.* |
|
--> |
