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---
base_model: klue/roberta-base
library_name: setfit
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: '[설화수][6월]순행클렌징오일 200ml (#M)11st>클렌징/필링>클렌징오일>클렌징오일 11st > 뷰티 > 클렌징/필링 >
클렌징오일 > 클렌징오일'
- text: '[토니모리] 플로리아 브라이트닝 필링젤 (#M)GSSHOP>뷰티>클렌징>스크럽/필링 GSSHOP > 뷰티 > 클렌징 > 스크럽/필링'
- text: 클린앤클리어 에센셜 포밍클렌져 150mL MinSellAmount (#M)스마일프레시 홈>바디/헤어>바디케어>바디클렌저 Gmarket
> 뷰티 > 바디/헤어 > 바디케어 > 바디클렌저
- text: 프레쉬 슈가 페이스 폴리쉬 125g 스크럽 125g × 1개 쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>클렌징/필링>필링>파우더/스크럽;(#M)쿠팡
홈>뷰티>클렌징/필링>스크럽/필링>파우더/스크럽 Coupang > 뷰티 > 클렌징/필링 > 스크럽/필링 > 파우더/스크럽
- text: 센카 퍼펙트 휩 콜라겐 인 클렌징 폼 120g × 100개 (#M)쿠팡 홈>싱글라이프>샤워/세안>클렌징>폼/젤/비누 Coupang >
뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징 폼
inference: true
model-index:
- name: SetFit with klue/roberta-base
results:
- task:
type: text-classification
name: Text Classification
dataset:
name: Unknown
type: unknown
split: test
metrics:
- type: accuracy
value: 0.938438730374763
name: Accuracy
---
# SetFit with klue/roberta-base
This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base) 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:** [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base)
- **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:** 7 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 |
|:------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 6 | <ul><li>'클렌징 버블 마유 말 폼 더블워시 세안제 마유더블워시폼 1개_케어나이트크림 1개 (#M)위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저 위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저'</li><li>'시카 클렌징 폼 아하 세안제 클렌져 병풀 시카프라임폼 2개_마유율무스킨500 1개 (#M)위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저 위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저'</li><li>'시카 클렌징 폼 세안제 클렌져 아침 바하. WB2838D 시카프라임폼 2개_쿨바디워시(파랑) 2개 (#M)위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저 위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저'</li></ul> |
| 2 | <ul><li>'뉴트로지나 딥클린 클렌징 오일 200ml (#M)위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저 위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저'</li><li>'설화수 순행클렌징 오일200ml GM MinSellAmount 화장품/향수>클렌징/필링>클렌징오일/워터;(#M)화장품/향수>클렌징/필링>클렌징오일 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 클렌징/필링 > 클렌징오일'</li><li>'온더바디 라이스 화장 리무버 피지제거 클렌징오일 클렌징오일200ml (#M)위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저 위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저'</li></ul> |
| 5 | <ul><li>'[토니모리] 99 제비집 아이크림/그린티 클렌징티슈 1+1 9,900원 + 11번가 단독 92_프로클린 클렌징 티슈_200매 세트 11st>선케어>선크림/선블록>선크림/선블록;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>선블록;쇼킹딜 홈>뷰티>스킨케어>스킨/로션;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>메이크업>립메이크업>립틴트;11st > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업'</li><li>'아임프롬 페어 수딩 패드 기획 (휴대용 패드 케이스 증정) [단독기획] 아임프롬 페어 수딩 패드(휴대용 패드 케이스 증정) (#M)홈>마스크팩>시트팩/패드>패드 OLIVEYOUNG > 마스크팩 > 시트팩/패드 > 패드'</li><li>'코스알엑스 원스텝 오리지널 클리어 패드 70매_토너패드,각질패드 원스텝 오리지널 클리어 패드 홈>뷰티 DAY;홈>패드 만원&시카세럼 1+1;홈>뷰티 위-크;홈>❣️9.24 오후7시~ 1+1(24시간)❣️;홈>❣️1+1❣️패드,풀핏,시카라인;홈>💗패드1+1💗 ~11.3 오후6시;홈>라이브 제품 전체보기;홈>LIVE 특가 🔥;홈>✨네이버 쇼핑 페스타🎪>⏰9,900원 뷰티데이 단 하루 특가;홈>✨네이버 쇼핑 페스타🎪>👍패드의 원조! UP TO 40% OFF!;홈>🎃해피 할로윈 깜짝 선물🎁;홈>원스텝 패드;홈>브랜드위크 SALE;홈>윈터세일 UP TO 50%;홈>패드;(#M)홈>라인별>원스텝 패드 Naverstore > 화장품/미용 > 클렌징 > 스크럽/필링'</li></ul> |
| 0 | <ul><li>'아리따움 뽀오얀 미소 발효 립앤아이 리무버 250ml MinSellAmount (#M)화장품/향수>클렌징/필링>립앤아이리무버 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 클렌징/필링 > 립앤아이리무버'</li><li>'비파실 립 앤 아이 리무버 125ml LotteOn > 뷰티 > 클렌징 > 클렌징오일 LotteOn > 뷰티 > 럭셔리 스킨케어 > 클렌징 > 립아이리무버'</li><li>'아리따움 뽀오얀 미소 발효 립앤아이 리무버 250ml 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀젼;위메프 > 뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징;(#M)위메프 > 뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징 > 클렌징오일 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀젼'</li></ul> |
| 4 | <ul><li>'맛사지클림 에코에니어 퓨어 아르간 리얼 클렌징 크림 300ml -O (#M)위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저 위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저'</li><li>'이노벨라 클렌징 메이크업제거 크림 발아현미 300ml (#M)위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저 위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저'</li><li>'이컬 알로에 클렌징 메이크업제거 크림 300ml (#M)위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저 위메프 > 뷰티 > 이미용소품/기기 > 클렌징소품 > 브러쉬/진동클렌저'</li></ul> |
| 1 | <ul><li>'셀리맥스 지우개 패드 60매 / 화해 어워드 1위 지우개패드 1개 홈>썸머위크🔥Big Sale;홈>[만원의 행복];홈>[50%]셀리맥스 브랜드위크;홈>만원의 행복 [패드];홈>셀리맥스 Best아이템;홈>[50%] 슈퍼위크;홈>[50%] 셀리맥스 베스트템;홈>[50%] 봄맞이 빅세일;홈>네이버 단독 특가;홈>네이버 특가;홈>1만원 패드 모음;홈>[기간한정] 6월 썸머위크;홈>패드1만원;홈>[패드] 만원의 행복;홈>[1만원] 패드;홈>패드;홈>1만원 패드;홈>[1위] 패드;홈>[화해 1위] 패드;(#M)홈>네이버Best Naverstore > 화장품/미용 > 클렌징 > 스크럽/필링'</li><li>'아이오페 프로 필링 소프트 젤 (#M)SSG.COM/남성화장품/클렌징/쉐이빙 ssg > 뷰티 > 남성화장품 > 클렌징/쉐이빙'</li><li>'프리메라 페이셜 마일드 필링젤 150ml 얼굴각질제거제 저자극 때 제거 박피 페이스스크럽 페이셜 마일드 필링 250ml (대용량) (#M)홈>화장품/미용>클렌징>스크럽/필링 Naverstore > 화장품/미용 > 클렌징 > 스크럽/필링'</li></ul> |
| 3 | <ul><li>'헤라 리프레싱 토닉 클렌징워터 200ML (#M)홈>화장품/미용>클렌징>클렌징워터 Naverstore > 화장품/미용 > 클렌징 > 클렌징워터'</li><li>'눅스 오 데마끼앙 미셀레르 미셀라 클렌징 워터 200ml (#M)11st>클렌징/필링>클렌징워터>클렌징워터 11st > 뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징워터'</li><li>'[82%+10%+T11%]토니모리 빅세일 UP TO 82%+그린티 클렌징워터 55_더 촉촉 그린티 노워시 클렌징 워터_500ml 쇼킹딜 홈>뷰티>스킨케어>스킨/로션;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>메이크업>립메이크업>립틴트;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>스킨케어>스킨케어 세트>스킨케어 세트;11st>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어 세트 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/로션'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.9384 |
## 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_item_top_bt10")
# Run inference
preds = model("[토니모리] 플로리아 브라이트닝 필링젤 (#M)GSSHOP>뷰티>클렌징>스크럽/필링 GSSHOP > 뷰티 > 클렌징 > 스크럽/필링")
```
<!--
### 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 | 13 | 24.4171 | 93 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0 | 50 |
| 1 | 50 |
| 2 | 50 |
| 3 | 50 |
| 4 | 50 |
| 5 | 50 |
| 6 | 50 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (64, 64)
- num_epochs: (30, 30)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 100
- 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0018 | 1 | 0.4399 | - |
| 0.0914 | 50 | 0.3733 | - |
| 0.1828 | 100 | 0.3256 | - |
| 0.2742 | 150 | 0.3157 | - |
| 0.3656 | 200 | 0.3006 | - |
| 0.4570 | 250 | 0.2302 | - |
| 0.5484 | 300 | 0.1886 | - |
| 0.6399 | 350 | 0.1366 | - |
| 0.7313 | 400 | 0.1011 | - |
| 0.8227 | 450 | 0.0516 | - |
| 0.9141 | 500 | 0.0292 | - |
| 1.0055 | 550 | 0.0129 | - |
| 1.0969 | 600 | 0.0011 | - |
| 1.1883 | 650 | 0.0005 | - |
| 1.2797 | 700 | 0.0005 | - |
| 1.3711 | 750 | 0.0004 | - |
| 1.4625 | 800 | 0.0003 | - |
| 1.5539 | 850 | 0.0003 | - |
| 1.6453 | 900 | 0.0002 | - |
| 1.7367 | 950 | 0.0002 | - |
| 1.8282 | 1000 | 0.0001 | - |
| 1.9196 | 1050 | 0.0001 | - |
| 2.0110 | 1100 | 0.0001 | - |
| 2.1024 | 1150 | 0.0001 | - |
| 2.1938 | 1200 | 0.0001 | - |
| 2.2852 | 1250 | 0.0001 | - |
| 2.3766 | 1300 | 0.0001 | - |
| 2.4680 | 1350 | 0.0 | - |
| 2.5594 | 1400 | 0.0001 | - |
| 2.6508 | 1450 | 0.0 | - |
| 2.7422 | 1500 | 0.0 | - |
| 2.8336 | 1550 | 0.0 | - |
| 2.9250 | 1600 | 0.0 | - |
| 3.0165 | 1650 | 0.0 | - |
| 3.1079 | 1700 | 0.0 | - |
| 3.1993 | 1750 | 0.0 | - |
| 3.2907 | 1800 | 0.0 | - |
| 3.3821 | 1850 | 0.0 | - |
| 3.4735 | 1900 | 0.0 | - |
| 3.5649 | 1950 | 0.0 | - |
| 3.6563 | 2000 | 0.0 | - |
| 3.7477 | 2050 | 0.0 | - |
| 3.8391 | 2100 | 0.0 | - |
| 3.9305 | 2150 | 0.0 | - |
| 4.0219 | 2200 | 0.0 | - |
| 4.1133 | 2250 | 0.0 | - |
| 4.2048 | 2300 | 0.0 | - |
| 4.2962 | 2350 | 0.0 | - |
| 4.3876 | 2400 | 0.0 | - |
| 4.4790 | 2450 | 0.0 | - |
| 4.5704 | 2500 | 0.0 | - |
| 4.6618 | 2550 | 0.0 | - |
| 4.7532 | 2600 | 0.0 | - |
| 4.8446 | 2650 | 0.0 | - |
| 4.9360 | 2700 | 0.0 | - |
| 5.0274 | 2750 | 0.0 | - |
| 5.1188 | 2800 | 0.0 | - |
| 5.2102 | 2850 | 0.0 | - |
| 5.3016 | 2900 | 0.0 | - |
| 5.3931 | 2950 | 0.0 | - |
| 5.4845 | 3000 | 0.0 | - |
| 5.5759 | 3050 | 0.0 | - |
| 5.6673 | 3100 | 0.0 | - |
| 5.7587 | 3150 | 0.0 | - |
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## Citation
### BibTeX
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@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
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