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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: 케라스타즈 엘릭서 얼팀 헤어오일 엠페리얼 티 100ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>헤어>헤어에센스/오일>헤어오일 Coupang >
뷰티 > 헤어 > 헤어에센스/오일 > 헤어오일
- text: 쿤달 네이처 샴푸 싱글파우치 베이비파우더향 10ml × 100개입 Coupang > 뷰티 > 헤어 > 샴푸 > 일반샴푸;(#M)쿠팡
홈>생활용품>헤어/바디/세안>샴푸/린스>샴푸>일반샴푸 Coupang > 뷰티 > 헤어 > 샴푸 > 일반샴푸
- text: 려 자양 탈모전문케어 트리트먼트 경주달밤/여수하늘 200ml 옵션 229318 02 여수하늘 200ml (#M)11st>남성화장품>남성에센스>남성에센스
11st > 뷰티 > 남성화장품 > 남성에센스
- text: '[미쟝센] 퍼펙트세럼 모음 80ml 2입 04 로즈퍼퓸 세럼 2개 LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어에센스 LotteOn
> 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어에센스/오일'
- text: 미쟝센 퍼펙트세럼 헤어에센스 오리지날 스타일링 슈퍼리치 미쟝센 NEW퍼펙트세럼80ml 코코워터 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디
> 헤어케어 > 헤어에센스/오일 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어에센스/오일
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: 0.7773372337596403
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:** 10 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 |
|:------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 9 | <ul><li>'려 탈모전문케어 퍼퓸트리트먼트 서울석양200ml ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어트리트먼트;ssg > 생활/주방 > 건강/위생용품 > 칫솔/치약/구강청결 > 치약;ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 샴푸 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 샴푸'</li><li>'●미쟝센 데미지케어 대용량 트리트먼트 1000ml x 2 위메프 > 생활·주방·반려동물 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어;위메프 > 생활·주방·반려동물 > 바디/헤어 > 바디케어/워시/제모 > 바디워시/스크럽;위메프 > 생활·주방·반려동물 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어 > 트리트먼트;위메프 > 생활·주방·반려동물 > 바디/헤어 > 바디케어/워시/제모;위메프 > 생활·주방·반려동물 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어 > 샴푸/린스;(#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어 > 트리트먼트 위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어 > 트리트먼트'</li><li>'[초특가] 미쟝센/해피바스 BEST 상품 균일가전 1-2 미쟝센 트리트먼트_데미지케어 트리트먼트 180ml 4입 (#M)GSSHOP>뷰티>헤어케어>트리트먼트 GSSHOP > 뷰티 > 스킨케어 > 크림'</li></ul> |
| 2 | <ul><li>'아베다 인바티 어드밴스드 씨크닝 컨디셔너 200ml LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 린스 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 린스'</li><li>'케라시스 퍼퓸 샴푸 린스 980ml x3개 [0008]퓨어 린스 x3개 (#M)헤어케어>샴푸>일반샴푸 AD > 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸 > 일반샴푸'</li><li>'오가니스트 아르간 리페어 손상 영양케어 컨디셔너 500ml X 2개 위메프 > 생활·주방·반려동물 > 세제/구강 > 세탁세제/섬유유연제 > 세탁세제;위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어 > 샴푸/린스;위메프 > 생활·주방·반려동물 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어;위메프 > 생활·주방·반려동물 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어 > 샴푸/린스;(#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어 > 샴푸/린스 위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어 > 기능성 샴푸/린스'</li></ul> |
| 0 | <ul><li>'헤어플러스 오프레시 각질제거 두피 스케일링 50ml (#M)화장품/미용>헤어케어>두피케어 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 두피케어'</li><li>'닥터포헤어 씨 솔트 스케일러 두피스케일링 200g 옵션1 : 300g (리뉴얼) (#M)홈>화장품/미용>헤어케어>두피케어 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 두피케어'</li><li>'[바이브랩] 4주 솔루션 두피 앰플 헤어라인 탈모증상완화 15ml x2 [67%할인] 두피앰플 3SET (#M)화장품/미용>헤어케어>두피케어 Naverstore > 헤어케어 > 탈모케어/두피케어'</li></ul> |
| 4 | <ul><li>'샤넬 헤어미스트 샹스 오 땅드르 헤어 미스트 35ml 본품 (#M)홈>화장품/미용>헤어케어>헤어미스트 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 헤어미스트'</li><li>'모레모 프로틴 미스트 팩 M 115ml + 미라클 2X 헤어 트리트먼트 러브 에디션 60ml 세트 홈 > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩'</li><li>'[기획] 아쿠아 디 파르마 피오니아 헤어미스트 50ml (르 노빌리 향수 1.5ml 1종 증정) 홈>현대백화점>화장품>향수>기타;홈>현대백화점>화장품>향수>여성용;(#M)홈>향수>여성향수 HMALL > 뷰티 > 향수 > 여성향수'</li></ul> |
| 8 | <ul><li>'댕기머리 윤초 스페셜 선물세트 (#M)쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>샴푸/린스>샴푸>한방샴푸 Coupang > 뷰티 > 헤어 > 샴푸 > 한방샴푸'</li><li>'톤28 샴푸바 S19바오밥 100g+노워시트리트먼트바 탄력80g 2종세트[천연비오틴샴푸] S21(두피장벽/얇은모) 검은콩_탄력 (#M)화장품/미용>헤어케어>헤어케어세트 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 헤어케어세트'</li><li>'[오리지널픽_키렌][선.착.순.사.은.품/1 + 1 골라담기]키렌 천연샴푸/헤어트리트먼트/바디워시/바디로션/핸드워시 500ml 01_스위트부케 샴푸_02_베이비로즈 트리트먼트 (#M)헤어케어>샴푸>일반샴푸 AD > traverse > 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸 > 일반샴푸'</li></ul> |
| 6 | <ul><li>'뺑쏘 트라쐬르 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기 > 액세서리/소모품 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 기기액세서리'</li><li>'쿤달 울트라 헤어세럼 베이비파우더향 100ml × 5개 (#M)쿠팡 홈>싱글라이프>샤워/세안>헤어에센스 Coupang > 뷰티 > 헤어 > 헤어에센스/오일'</li><li>'무코타 샤멘느 샤이닝 딥케어 세럼 50ml (손상모발용 세럼) ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어팩/마스크 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어팩/마스크'</li></ul> |
| 3 | <ul><li>'닥터모발앤 맥주효모 탈모 완화 샴푸 프리미엄 독일 488000ppm 두피가려움 비듬 지성 건성 민감성 488 [12주 71% 할인] 건성+민감성두피 전용 (#M)화장품/미용>헤어케어>탈모케어 AD > Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 탈모케어'</li><li>'부케가르니 딥 퍼퓸 샴푸/트리트먼트 1L 딥 퍼퓸 샴푸 1L 베이비파우더 (#M)11st>헤어케어>샴푸>일반 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸'</li><li>'폴메디슨 딥레드 패스트 탈모 샴푸, 1077ml(Fast Shampoo) 딥레드패스트샴푸 베이비파우더 1개 (#M)11st>헤어케어>탈모/두피관리제>두피마사지기 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 탈모/두피관리제 > 두피마사지기'</li></ul> |
| 5 | <ul><li>'[아도르] 퍼펙트 헤어필업(단백질 헤어앰플)13ml-10개입1box (#M)GSSHOP>뷰티>헤어케어>헤어에센스 GSSHOP > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li><li>'[온세일]모로칸오일 정품 세라믹 브러쉬/드라이빗/대왕롤빗 라운드 35mm LotteOn > 뷰티 > 뷰티소품 > 헤어소품 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 헤어소품 > 빗/헤어브러쉬'</li><li>'헤어플러스 단백질 본드 앰플 145ml 150ml(여행용15ml x 10개) (#M)홈>화장품/미용>헤어케어>헤어에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li></ul> |
| 7 | <ul><li>'로더베르 약산성 샴푸1000g 대용량 천연 단백질 청소년 헤어 비듬 두피 지성 베이비파우더 로더베르 아르간 헤어오일100ml_화이트머스크 (#M)화장품/미용>헤어케어>샴푸 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸'</li><li>'【해외직구】 모로칸오일 트리트먼트 오리지널 100ml+100ml / MOROCCANOIL 모로칸오일 / 펌핑기 포함 모로칸오일 트리트먼트 오리지널 100ml 1+1 ssg > 디지털 > 휴대폰/스마트기기 > [해외직구]스마트기기;ssg > 디지털 > 생활/소형가전 > 해외직구 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어트리트먼트'</li><li>'모도루 디럭스슈퍼프로틴 단백질 미용실 손상모트리트먼트 540ml+헤어에센스오일 100ml [2종세트] (#M)홈>★얼리썸머 초특가전★ Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 헤어케어세트'</li></ul> |
| 1 | <ul><li>'모레모 리커버리 밤 B (120ml) 리커버리 밤 B 루비 에디션 (120ml) 홈>화장품/미용>헤어케어>트리트먼트;(#M)홈>모레모>트리트먼트 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 트리트먼트'</li><li>'힐링버드 울트라 프로틴 노워시 앰플 트리트먼트 200ml 200ml+헤어오일 31ml (#M)홈>화장품/미용>헤어케어>트리트먼트 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 트리트먼트'</li><li>'아모스 리페어샤인 모이스트 헤어에센스1+1 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어에센스/오일 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어에센스/오일'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.7773 |
## 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_bt13")
# Run inference
preds = model("케라스타즈 엘릭서 얼팀 헤어오일 엠페리얼 티 100ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>헤어>헤어에센스/오일>헤어오일 Coupang > 뷰티 > 헤어 > 헤어에센스/오일 > 헤어오일")
```
<!--
### 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 | 24.996 | 125 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0 | 50 |
| 1 | 50 |
| 2 | 50 |
| 3 | 50 |
| 4 | 50 |
| 5 | 50 |
| 6 | 50 |
| 7 | 50 |
| 8 | 50 |
| 9 | 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0013 | 1 | 0.4713 | - |
| 0.0639 | 50 | 0.4253 | - |
| 0.1279 | 100 | 0.3864 | - |
| 0.1918 | 150 | 0.358 | - |
| 0.2558 | 200 | 0.3284 | - |
| 0.3197 | 250 | 0.3139 | - |
| 0.3836 | 300 | 0.2877 | - |
| 0.4476 | 350 | 0.2604 | - |
| 0.5115 | 400 | 0.2218 | - |
| 0.5754 | 450 | 0.1841 | - |
| 0.6394 | 500 | 0.1548 | - |
| 0.7033 | 550 | 0.1272 | - |
| 0.7673 | 600 | 0.1068 | - |
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| 18.7340 | 14650 | 0.0004 | - |
| 18.7980 | 14700 | 0.0006 | - |
| 18.8619 | 14750 | 0.0005 | - |
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| 18.9898 | 14850 | 0.0005 | - |
| 19.0537 | 14900 | 0.0003 | - |
| 19.1176 | 14950 | 0.0002 | - |
| 19.1816 | 15000 | 0.0005 | - |
| 19.2455 | 15050 | 0.0005 | - |
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## Citation
### BibTeX
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@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
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author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
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title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
publisher = {arXiv},
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```
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