Push model using huggingface_hub.

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "word_embedding_dimension": 768,
+  "pooling_mode_cls_token": false,
+  "pooling_mode_mean_tokens": true,
+  "pooling_mode_max_tokens": false,
+  "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
+  "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
+  "pooling_mode_lasttoken": false,
+  "include_prompt": true
+}

README.md

@@ -0,0 +1,298 @@
+---
+tags:
+- setfit
+- sentence-transformers
+- text-classification
+- generated_from_setfit_trainer
+widget:
+- text: 아기 가을 겨울 유아 히트텍 발열내의 실내복 따수웜내의(바로배송)_크림_XL(11호) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복
+- text: BYC 핑크퐁 아기상어 누빔 맨투맨스타일 유아홈라운지상하 SHK0012 노랑(YE)_24M 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어
+- text: 피카부 봄 여름 가을 겨울 실내복 신생아 키즈 배앓이 츄츄 첵첵 오오 달콤 다온 라온 피카부 다온세트_코코아_XS 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷
+    > 내의/내복
+- text: 유아동잠옷 상하세트 긴팔 밍크 부드러운 수면잠옷 어린이집 잠옷파티 아동 흰둥이 도형실내복 도형_블루_75 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷
+    > 잠옷/홈웨어
+- text: 아동 밍크 잠옷 세트 강아지 스마일 상하세트 밍크원단 울트라원단 수면잠옷 파자마 실내복 주니어 겨울 홈웨어 파자마파티 선물 03.뉴아동밍크왕관_네이비_65
+    출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어
+metrics:
+- accuracy
+pipeline_tag: text-classification
+library_name: setfit
+inference: true
+base_model: mini1013/master_domain
+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: accuracy
+      value: 1.0
+      name: Accuracy
+---
+
+# 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:** 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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            |
+|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| 9.0   | <ul><li>'남아 여아 아동 주니어 드로즈 사각 팬티 속옷 5종 세트 여아_13_베리 WPS-945_90 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 팬티'</li><li>'캐치티니핑 산리오 시크릿쥬쥬 엘사 유아 여아 남아 시나모롤 마이멜로디 피카츄 드로즈 팬티 S03.마이멜로디 팬티(3종)_마이멜로디 팬티_80호(11~12세) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 팬티'</li><li>'[탑텐키즈](신세계김해점) 23년 S/S (남,여아) 코튼 팬티 세트 (2매입) 2종 택1 (MKD5UP1001/MKD5UP2001) GNP(그린공룡)_65 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 팬티'</li></ul> |
+| 6.0   | <ul><li>'아동바지 셔링 여아속바지 아동잠옷 아동실내복 블랙_15호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 속치마/속바지'</li><li>'per1101 티셔츠 유지 키즈 유아레깅스 속바지 2p세트 아동바지속치마 기본속치마 유복 블랙2p_19호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 속치마/속바지'</li><li>'스판 속바지 키즈 여아 4부 5부 이너 레깅스 도비레깅스(4부)_그레이_XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 속치마/속바지'</li></ul>                                                                                |
+| 5.0   | <ul><li>'HY 주니어 스포츠 1단계 브라팬티세트 주니어속옷 80A/XL 핑크 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라팬티세트'</li><li>'성장기 여아 브라세트 초등 청소년 주니어 속옷세트 선택01.위니 브라팬티(4961/ 1204)_베이지_55(L)/100(XL) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라팬티세트'</li><li>'모아천일 2단계 주니어 노와이어 브라팬티 노몰드 세트 A컵 주니어이너웨어 75A/L 베이지 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라팬티세트'</li></ul>                                                         |
+| 2.0   | <ul><li>'사계절 초극세사 속바지 사각팬티 L(90)_스킨 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝팬티세트'</li><li>'자연섬유 학생 가벼운 속바지 3부 성인팬티 10대여자속옷 XL(95)_블랙 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝팬티세트'</li><li>'[2021] 상어핑크 여아 면스판 속옷 (런닝 사각 삼각 선택) 삼각 80호 （11~12세） 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝팬티세트'</li></ul>                                                                                                |
+| 8.0   | <ul><li>'[삐삐롱]가을맞이 신상 9부 잠옷 파자마 남아 여아 파자마파티 어린이집 13_팝베어 좌우사편면_80 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어'</li><li>'국내 면 주니어 아동잠옷 여아 남아 유아 초등학생 키즈 파자마파티 레브마인 반팔 상하 세트_70_스위트야미 여아_85 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어'</li><li>'무냐무냐GFM남홈웨어긴팔세트07 MDGBBMJF15 80 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어'</li></ul>                                                               |
+| 3.0   | <ul><li>'순면 배변 훈련 팬티 (2장 1세트) 203575 아기배변팬티 유아배변팬티 D상어M 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 배변훈련팬티'</li><li>'[씨엘스토리] 캐릭터 아동팬티 런닝 남아 여아 세트 타요 뽀로로 슈퍼잭 13_타요 여아런닝_75 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 배변훈련팬티'</li><li>'Per1109 유아 아기 중 3장1세트 단색파스텔팬티 남아 여아 204917 펀칭팬티 옐로우90 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 배변훈련팬티'</li></ul>                                                              |
+| 1.0   | <ul><li>'유아 민소매 나시 아기 밤부런닝 1+1 07_틴트 밤부 무형광 런닝_04_체키 밤부 무형광 런닝_120호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝'</li><li>'[무냐무냐](신세계김해점)[주니어관] HFM여주텐셀모달브라101 70호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝'</li><li>'[삐삐롱]23S신상 사계절 무형광 여아 런닝 팬티 드로즈 반팔티 모음전 06_체리키티_롱드로즈 면스판_65 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝'</li></ul>                                                                      |
+| 4.0   | <ul><li>'주니어 여학생 여아 브라 속옷 순면 1 2 3 단계 초등 중 고등 학생 스포츠 런닝브라 1단계_17_런닝브라 GSR1525_팬티 / 90 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라'</li><li>'주니어 브라 스포츠브라 초등 학생 브라 속옷 어린이 브래지어 1단계 런닝_BB100_텐셀(6620) 화이트 2XL 95 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라'</li><li>'여아 여름 초딩브라 2단계 노푸쉬 A컵 75A_그레이 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라'</li></ul>                                                       |
+| 0.0   | <ul><li>'피카부 실내복 유아 아기 키즈 신생아 가을 여자 아기옷 남자 아동내복세트 PK 뉴모달세트(실내복상하)_민트_S (유아복 5호 12-14kg) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복'</li><li>'피카부 유아 아기 실내복 크리스마스 내복 키즈 기모 신생아 내의 봄 여름 가을 겨울 ★BEST★츄츄세트(슬림핏)_진회색_XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복'</li><li>'피카부 실내복 가을 겨울 봄 돌아기 유아 내복 이든세트_브라운_XS 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복'</li></ul>                                 |
+| 7.0   | <ul><li>'유아 부들부들 밍크털 겨울 아기수면조끼 수면가디건 몽몽 구름수면조끼_핑크_2XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 수면조끼'</li><li>'사계절 아기 수면조끼 실내 유아 신생아 겨울 수면조끼 25종 작은곰 수면조끼_베이지_XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 수면조끼'</li><li>'아기 수면조끼 아동 실내조끼 여아 남아 보온 가을 겨울 간절기 돌아기 누빔조끼 수면잠옷 4) 보아털 반조끼_1-6) 민트_11호(4~5세) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 수면조끼'</li></ul>                                                  |
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+| Label   | Accuracy |
+|:--------|:---------|
+| **all** | 1.0      |
+
+## 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_bc18")
+# Run inference
+preds = model("아기 가을 겨울 유아 히트텍 발열내의 실내복 따수웜내의(바로배송)_크림_XL(11호) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복")
+```
+
+<!--
+### 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   | 7   | 15.4771 | 28  |
+
+| Label | Training Sample Count |
+|:------|:----------------------|
+| 0.0   | 70                    |
+| 1.0   | 70                    |
+| 2.0   | 70                    |
+| 3.0   | 70                    |
+| 4.0   | 70                    |
+| 5.0   | 70                    |
+| 6.0   | 70                    |
+| 7.0   | 70                    |
+| 8.0   | 70                    |
+| 9.0   | 70                    |
+
+### Training Hyperparameters
+- batch_size: (256, 256)
+- num_epochs: (30, 30)
+- max_steps: -1
+- sampling_strategy: oversampling
+- num_iterations: 50
+- 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 |
+|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
+| 0.0073  | 1    | 0.4833        | -               |
+| 0.3650  | 50   | 0.4883        | -               |
+| 0.7299  | 100  | 0.3506        | -               |
+| 1.0949  | 150  | 0.1976        | -               |
+| 1.4599  | 200  | 0.119         | -               |
+| 1.8248  | 250  | 0.089         | -               |
+| 2.1898  | 300  | 0.0664        | -               |
+| 2.5547  | 350  | 0.0492        | -               |
+| 2.9197  | 400  | 0.018         | -               |
+| 3.2847  | 450  | 0.012         | -               |
+| 3.6496  | 500  | 0.0084        | -               |
+| 4.0146  | 550  | 0.0005        | -               |
+| 4.3796  | 600  | 0.0003        | -               |
+| 4.7445  | 650  | 0.0002        | -               |
+| 5.1095  | 700  | 0.0002        | -               |
+| 5.4745  | 750  | 0.0002        | -               |
+| 5.8394  | 800  | 0.0001        | -               |
+| 6.2044  | 850  | 0.0001        | -               |
+| 6.5693  | 900  | 0.0001        | -               |
+| 6.9343  | 950  | 0.0001        | -               |
+| 7.2993  | 1000 | 0.0001        | -               |
+| 7.6642  | 1050 | 0.0001        | -               |
+| 8.0292  | 1100 | 0.0001        | -               |
+| 8.3942  | 1150 | 0.0001        | -               |
+| 8.7591  | 1200 | 0.0001        | -               |
+| 9.1241  | 1250 | 0.0001        | -               |
+| 9.4891  | 1300 | 0.0001        | -               |
+| 9.8540  | 1350 | 0.0001        | -               |
+| 10.2190 | 1400 | 0.0001        | -               |
+| 10.5839 | 1450 | 0.0001        | -               |
+| 10.9489 | 1500 | 0.0001        | -               |
+| 11.3139 | 1550 | 0.0001        | -               |
+| 11.6788 | 1600 | 0.0001        | -               |
+| 12.0438 | 1650 | 0.0001        | -               |
+| 12.4088 | 1700 | 0.0           | -               |
+| 12.7737 | 1750 | 0.0           | -               |
+| 13.1387 | 1800 | 0.0           | -               |
+| 13.5036 | 1850 | 0.0           | -               |
+| 13.8686 | 1900 | 0.0           | -               |
+| 14.2336 | 1950 | 0.0           | -               |
+| 14.5985 | 2000 | 0.0           | -               |
+| 14.9635 | 2050 | 0.0           | -               |
+| 15.3285 | 2100 | 0.0           | -               |
+| 15.6934 | 2150 | 0.0           | -               |
+| 16.0584 | 2200 | 0.0           | -               |
+| 16.4234 | 2250 | 0.0           | -               |
+| 16.7883 | 2300 | 0.0           | -               |
+| 17.1533 | 2350 | 0.0           | -               |
+| 17.5182 | 2400 | 0.0           | -               |
+| 17.8832 | 2450 | 0.0           | -               |
+| 18.2482 | 2500 | 0.0           | -               |
+| 18.6131 | 2550 | 0.0           | -               |
+| 18.9781 | 2600 | 0.0           | -               |
+| 19.3431 | 2650 | 0.0           | -               |
+| 19.7080 | 2700 | 0.0           | -               |
+| 20.0730 | 2750 | 0.0           | -               |
+| 20.4380 | 2800 | 0.0           | -               |
+| 20.8029 | 2850 | 0.0           | -               |
+| 21.1679 | 2900 | 0.0012        | -               |
+| 21.5328 | 2950 | 0.0001        | -               |
+| 21.8978 | 3000 | 0.0           | -               |
+| 22.2628 | 3050 | 0.0           | -               |
+| 22.6277 | 3100 | 0.0           | -               |
+| 22.9927 | 3150 | 0.0           | -               |
+| 23.3577 | 3200 | 0.0           | -               |
+| 23.7226 | 3250 | 0.0           | -               |
+| 24.0876 | 3300 | 0.0           | -               |
+| 24.4526 | 3350 | 0.0           | -               |
+| 24.8175 | 3400 | 0.0           | -               |
+| 25.1825 | 3450 | 0.0           | -               |
+| 25.5474 | 3500 | 0.0           | -               |
+| 25.9124 | 3550 | 0.0           | -               |
+| 26.2774 | 3600 | 0.0           | -               |
+| 26.6423 | 3650 | 0.0           | -               |
+| 27.0073 | 3700 | 0.0           | -               |
+| 27.3723 | 3750 | 0.0           | -               |
+| 27.7372 | 3800 | 0.0           | -               |
+| 28.1022 | 3850 | 0.0           | -               |
+| 28.4672 | 3900 | 0.0           | -               |
+| 28.8321 | 3950 | 0.0           | -               |
+| 29.1971 | 4000 | 0.0           | -               |
+| 29.5620 | 4050 | 0.0           | -               |
+| 29.9270 | 4100 | 0.0           | -               |
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- SetFit: 1.1.0
+- Sentence Transformers: 3.3.1
+- Transformers: 4.44.2
+- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
+- Datasets: 3.2.0
+- Tokenizers: 0.19.1
+
+## 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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,29 @@
+{
+  "_name_or_path": "mini1013/master_item_bc",
+  "architectures": [
+    "RobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "model_type": "roberta",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.44.2",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 32000
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.3.1",
+    "transformers": "4.44.2",
+    "pytorch": "2.2.0a0+81ea7a4"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

config_setfit.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "labels": null,
+  "normalize_embeddings": false
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ae8cdd20c66aa4e98619039c87ce37dd3aa221cf6f63f4d420757ebbe1d0f0f7
+size 442494816

model_head.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:bbae341b789b35a8f0104b7977c47ce8fcb33d59428abfc7c5400e83c3f7c3a6
+size 62407

modules.json

@@ -0,0 +1,14 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,66 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "4": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "[CLS]",
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "eos_token": "[SEP]",
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 512,
+  "model_max_length": 512,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}