diff --git "a/README.md" "b/README.md" --- "a/README.md" +++ "b/README.md" @@ -10,11 +10,11 @@ tags: - text-classification - generated_from_setfit_trainer widget: -- text: 가전 > 주방가전 > 믹서기 / 블렌더 > 분쇄기 -- text: 스포츠 / 레저 / 자동차 > 공구 > 전동공구 > 전동드릴 -- text: 뷰티 > 스킨케어 > 클렌징 / 필링 > 클렌징 -- text: 컴퓨터부품 > 키보드,마우스&프리젠터 > 무선키보드 -- text: 도기사료 > 브랜드별사료(ㅇ~ㅎ) > 펄포즈[미국,동결건조] +- text: 가전 > 이미용가전 > 피부케어 > 스팀미스트 +- text: 마샬 > 스피커 +- text: ssg > 디지털 / 렌탈 > 카메라 / 캠코더 > 삼각대 / 가방 / 케이스 > 카메라방수팩 +- text: 가전디지털 > 주방가전 > 쿠첸 +- text: 스포츠 / 용품 > 캠핑용품 > 조리도구 inference: true model-index: - name: SetFit with klue/roberta-base @@ -28,7 +28,7 @@ model-index: split: test metrics: - type: metric - value: 0.9616479969622176 + value: 0.974609375 name: Metric --- @@ -60,33 +60,33 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit) ### Model Labels -| Label | Examples | -|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| -| 11 | | -| 4 | | -| 6 | | -| 12 | | -| 3 | | -| 7 | | -| 17 | | -| 8 | | -| 16 | | -| 5 | | -| 14 | | -| 10 | | -| 15 | | -| 1 | | -| 13 | | -| 2 | | -| 0 | | -| 9 | | +| Label | Examples | +|:------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| +| 4 | | +| 6 | | +| 11 | | +| 5 | | +| 8 | | +| 10 | | +| 16 | | +| 7 | | +| 3 | | +| 12 | | +| 17 | | +| 15 | | +| 2 | | +| 14 | | +| 1 | | +| 0 | | +| 13 | | +| 9 | | ## Evaluation ### Metrics | Label | Metric | |:--------|:-------| -| **all** | 0.9616 | +| **all** | 0.9746 | ## Uses @@ -106,7 +106,7 @@ from setfit import SetFitModel # Download from the 🤗 Hub model = SetFitModel.from_pretrained("setfit_model_id") # Run inference -preds = model("뷰티 > 스킨케어 > 클렌징 / 필링 > 클렌징") +preds = model("마샬 > 스피커") ```