mini1013 commited on
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c61145e
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1 Parent(s): 8df8b24

Push model using huggingface_hub.

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1_Pooling/config.json ADDED
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1
+ {
2
+ "word_embedding_dimension": 768,
3
+ "pooling_mode_cls_token": false,
4
+ "pooling_mode_mean_tokens": true,
5
+ "pooling_mode_max_tokens": false,
6
+ "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
7
+ "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
8
+ "pooling_mode_lasttoken": false,
9
+ "include_prompt": true
10
+ }
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,318 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ tags:
3
+ - setfit
4
+ - sentence-transformers
5
+ - text-classification
6
+ - generated_from_setfit_trainer
7
+ widget:
8
+ - text: 중탕기 젖병 국통 뷔페 휴대용 멜팅기 데우기 2칸 출산/육아 > 수유용품 > 보틀워머
9
+ - text: 티지엠 실리콘 하트 쪽쪽이 일체형 공갈 노리개 젖꼭지 하트쪽쪽이_스노우 출산/육아 > 수유용품 > 노리개젖꼭지
10
+ - text: 제이앤제나 27쿠션 키즈 430백수 신생아부터 허리에 무리없는 분리형 백수_제나양_뒷면메쉬(커버+솜K27)세트_일반스트랩 출산/육아
11
+ > 수유용품 > 수유쿠션/시트
12
+ - text: '[모윰] 올실리콘 마카롱 쪽쪽이(전용케이스 포함) 2개세트 2단계(네추럴)_1단계(네추럴) 출산/육아 > 수유용품 > 기타수유용품'
13
+ - text: 앙뽀 실리콘 젖병 150ml 260ml 신생아 배앓이 젖병 출산 준비물 선물 실리콘 젖병 260ml_맘꼭지1단계(0~1개월)_화이트
14
+ 출산/육아 > 수유용품 > 젖병
15
+ metrics:
16
+ - accuracy
17
+ pipeline_tag: text-classification
18
+ library_name: setfit
19
+ inference: true
20
+ base_model: mini1013/master_domain
21
+ model-index:
22
+ - name: SetFit with mini1013/master_domain
23
+ results:
24
+ - task:
25
+ type: text-classification
26
+ name: Text Classification
27
+ dataset:
28
+ name: Unknown
29
+ type: unknown
30
+ split: test
31
+ metrics:
32
+ - type: accuracy
33
+ value: 1.0
34
+ name: Accuracy
35
+ ---
36
+
37
+ # SetFit with mini1013/master_domain
38
+
39
+ 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.
40
+
41
+ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
42
+
43
+ 1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
44
+ 2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
45
+
46
+ ## Model Details
47
+
48
+ ### Model Description
49
+ - **Model Type:** SetFit
50
+ - **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
51
+ - **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
52
+ - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
53
+ - **Number of Classes:** 12 classes
54
+ <!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
55
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
56
+ <!-- - **License:** Unknown -->
57
+
58
+ ### Model Sources
59
+
60
+ - **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
61
+ - **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
62
+ - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
63
+
64
+ ### Model Labels
65
+ | Label | Examples |
66
+ |:------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
67
+ | 1.0 | <ul><li>'빕스 쪽쪽이 대니쉬 보헴 천연고무 신제품 꽃모양 노리개 공갈젖꼭지 1개+1개+보관 케이스 2단계(6~18개월)_세이지_블러쉬 출산/육아 > 수유용품 > 노리개젖꼭지'</li><li>'프리그 데이지 노리개 젖꼭지 | 단계 색상 선택 | 쪽쪽이 | 실리콘 | 홀더 | 케이스 | 공갈젖꼭지 프리그데이지_폼S1 출산/육아 > 수유용품 > 노리개젖꼭지'</li><li>'FROMISE 프로미스 실리콘 공갈젖꼭지 쪽쪽이 모음 1단계 스마일_(야광)드림라벤더 출산/육아 > 수유용품 > 노리개젖꼭지'</li></ul> |
68
+ | 0.0 | <ul><li>'그로미미 컬러 핸들 밀크 출산/육아 > 수유용품 > 기타수유용품'</li><li>'분유 제조기 자동 우유 기계 이유식 간편 수유 B 출산/육아 > 수유용품 > 기타수유용품'</li><li>'릿첼 TLI 소프트 이유스푼세트2P (케이스포함) / 이유식스푼 릿첼 TLI 이유식볼(소) 99194 / 이유 출산/육아 > 수유용품 > 기타수유용품'</li></ul> |
69
+ | 2.0 | <ul><li>'엠피엘 모유저장팩 리필 출산/육아 > 수유용품 > 모유보관비닐팩'</li><li>'메델라 모유저장팩 50매 모유저장팩 100매 출산/육아 > 수유용품 > 모유보관비닐팩'</li><li>'모유저장팩 심플세트 바로모 mpl 30매 출산/육아 > 수유용품 > 모유보관비닐팩'</li></ul> |
70
+ | 9.0 | <ul><li>'스펙트라 유축기 깔때기 (와이드/일반형 흡입기) 소모품 일반형 흡입기세트_깔대기 M사이즈 (내경26mm 외경 83mm) 출산/육아 > 수유용품 > 유축기'</li><li>'[대여] 스펙트라 유축기 (깔대기+젖병 미사용제품) 충전용 휴대용 임대 특A급 휴대용 S9+ [본체+어뎁터+유축세트]_7-3. PA 젖병 세트 - L 사이즈_1개월 대여 출산/육아 > 수유용품 > 유축기'</li><li>'웨어러블 프리티 Free-T2 eco 유축기_핸즈프리, 휴대용 출산/육아 > 수유용품 > 유축기'</li></ul> |
71
+ | 10.0 | <ul><li>'헤겐 모유느낌 비중심 젖꼭지 단계선택 젖꼭지0단계 2P 출산/육아 > 수유용품 > 젖꼭지'</li><li>'헤겐 모유느낌 비중심 젖꼭지 1단계 2P 출산/육아 > 수유용품 > 젖꼭지'</li><li>'닥터브라운 내로우넥 옵션스플러스 젖꼭지 2P (P 1 2 3 4 Y-Cut 6종 중 선택) Y-CUT 2P (9개월~ 이유식/과즙용) 출산/육아 > 수유용품 > 젖꼭지'</li></ul> |
72
+ | 11.0 | <ul><li>'그로미미 PPSU 200ml 젖병 트윈팩 (크림베이지) 출산/육아 > 수유용품 > 젖병'</li><li>'하이비 PPSU 에잇벤트 배앓이방지 빨대 젖병 170ml 270ml 1. 170 트윈팩_수박볼빵 샌드_L(6개월 이상) 출산/육아 > 수유용품 > 젖병'</li><li>'하이비 PPSU 에잇벤트 배앓이방지 빨대 젖병 170ml 270ml 3. 170 트윈팩+핸들2P+추스트로우2P_다람쥐 화이트(11/13일부터 출고가능)_S(0개월 이상) 출산/육아 > 수유용품 > 젖병'</li></ul> |
73
+ | 8.0 | <ul><li>'유두 보호기 2개 실리콘 보호기 수유 커버 모유 06 Y 출산/육아 > 수유용품 > 유두케어/젖몸살용품'</li><li>'유두 보호기 모유 수유 커버 재사용 가능한 수유 패드 01 1Pcs 출산/육아 > 수유용품 > 유두케어/젖몸살용품'</li><li>'산모용(1개입)+교정용h(1개입)+교정용s(1개입) 호유방 니플업 함몰 유두 교정기 교정 산모 모유 수유 젖꼭지 꼭지 L(대): 15mm 출산/육아 > 수유용품 > 유두케어/젖몸살용품'</li></ul> |
74
+ | 7.0 | <ul><li>'더블하트 수유패드 60 135매 퍼펙션 모유저장팩 컴포트필 블루코어 출산준비물 06 퍼펙션 모유저장팩(200ml) 30x4팩 출산/육아 > 수유용품 > 수유패드'</li><li>'폴레드 프랭클린 안심+ 수유패드 3개 세트_3mm허니콤 출산/육아 > 수유용품 > 수유패드'</li><li>'아이앤비 수유패드 산후조리 모유수유 전후 대용량 100매 모유넘침방지 순간흡수 방수 출산/육아 > 수유용품 > 수유패드'</li></ul> |
75
+ | 4.0 | <ul><li>'모아케어 심플 BPA 프리 PP 분유케이스 크림_5단 출산/육아 > 수유용품 > 분유케이스'</li><li>'제이미로프트 밀키보틀 휴대용 여행용 분유통 힙 분유 소분통 간식 보관 케이스 밀키보틀 600ml_민트 출산/육아 > 수유용품 > 분유케이스'</li><li>'맘핸드슨 3단 분유케이스 B001 3단분유케이스(민트브라운) 출산/육아 > 수유용품 > 분유케이스'</li></ul> |
76
+ | 6.0 | <ul><li>'모유 수유쿠션 아기 신생아 역류방지쿠션 d자형 짱구베개 D자형_말리 출산/육아 > 수유용품 > 수유쿠션/시트'</li><li>'임산부바디필로우 임신축하선물 초기임산부 대형 자는 U타입 편안한 옆으로 겨자 출산/육아 > 수유용품 > 수유쿠션/시트'</li><li>'[제이앤제나] 아기 허리에 무리없는 신생아부터 커버분리 오리지널 역류방지쿠션 래빗 래빗_핑크(커버+솜)세트 출산/육아 > 수유용품 > 수유쿠션/시트'</li></ul> |
77
+ | 5.0 | <ul><li>'세맘스 수유가리개+파우치 01_스트라이프블랙 출산/육아 > 수유용품 > 수유가리개'</li><li>'수유가리개 모유 아기띠 가림막 여름 수유 가리개 덮개 트림천 9종 도트그레이 출산/육아 > 수유용품 > 수유가리개'</li><li>'수유가리개 수유커버 유모차햇빛가리개 우주선 출산/육아 > 수유용품 > 수유가리개'</li></ul> |
78
+ | 3.0 | <ul><li>'휴대용젖병워머 야외 다기능 물티슈 워머 온도조절 차량충전 캠핑워머 07 라운드 블랙 출산/육아 > 수유용품 > 보틀워머'</li><li>'줄무늬 겨울골프모자 겨울등산모자 낚시 군밤 레드 출산/육아 > 수유용품 > 보틀워머'</li><li>'캐릭터 입체 목도리-블랙 출산/육아 > 수유용품 > 보틀워머'</li></ul> |
79
+
80
+ ## Evaluation
81
+
82
+ ### Metrics
83
+ | Label | Accuracy |
84
+ |:--------|:---------|
85
+ | **all** | 1.0 |
86
+
87
+ ## Uses
88
+
89
+ ### Direct Use for Inference
90
+
91
+ First install the SetFit library:
92
+
93
+ ```bash
94
+ pip install setfit
95
+ ```
96
+
97
+ Then you can load this model and run inference.
98
+
99
+ ```python
100
+ from setfit import SetFitModel
101
+
102
+ # Download from the 🤗 Hub
103
+ model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bc9")
104
+ # Run inference
105
+ preds = model("중탕기 젖병 국통 뷔페 휴대용 멜팅기 데우기 2칸 출산/육아 > 수유용품 > 보틀워머")
106
+ ```
107
+
108
+ <!--
109
+ ### Downstream Use
110
+
111
+ *List how someone could finetune this model on their own dataset.*
112
+ -->
113
+
114
+ <!--
115
+ ### Out-of-Scope Use
116
+
117
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
118
+ -->
119
+
120
+ <!--
121
+ ## Bias, Risks and Limitations
122
+
123
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
124
+ -->
125
+
126
+ <!--
127
+ ### Recommendations
128
+
129
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
130
+ -->
131
+
132
+ ## Training Details
133
+
134
+ ### Training Set Metrics
135
+ | Training set | Min | Median | Max |
136
+ |:-------------|:----|:--------|:----|
137
+ | Word count | 7 | 14.4119 | 29 |
138
+
139
+ | Label | Training Sample Count |
140
+ |:------|:----------------------|
141
+ | 0.0 | 70 |
142
+ | 1.0 | 70 |
143
+ | 2.0 | 70 |
144
+ | 3.0 | 70 |
145
+ | 4.0 | 70 |
146
+ | 5.0 | 70 |
147
+ | 6.0 | 70 |
148
+ | 7.0 | 70 |
149
+ | 8.0 | 70 |
150
+ | 9.0 | 70 |
151
+ | 10.0 | 70 |
152
+ | 11.0 | 70 |
153
+
154
+ ### Training Hyperparameters
155
+ - batch_size: (256, 256)
156
+ - num_epochs: (30, 30)
157
+ - max_steps: -1
158
+ - sampling_strategy: oversampling
159
+ - num_iterations: 50
160
+ - body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
161
+ - head_learning_rate: 0.01
162
+ - loss: CosineSimilarityLoss
163
+ - distance_metric: cosine_distance
164
+ - margin: 0.25
165
+ - end_to_end: False
166
+ - use_amp: False
167
+ - warmup_proportion: 0.1
168
+ - l2_weight: 0.01
169
+ - seed: 42
170
+ - eval_max_steps: -1
171
+ - load_best_model_at_end: False
172
+
173
+ ### Training Results
174
+ | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
175
+ |:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
176
+ | 0.0061 | 1 | 0.4988 | - |
177
+ | 0.3030 | 50 | 0.4987 | - |
178
+ | 0.6061 | 100 | 0.4398 | - |
179
+ | 0.9091 | 150 | 0.1411 | - |
180
+ | 1.2121 | 200 | 0.0221 | - |
181
+ | 1.5152 | 250 | 0.0149 | - |
182
+ | 1.8182 | 300 | 0.0147 | - |
183
+ | 2.1212 | 350 | 0.008 | - |
184
+ | 2.4242 | 400 | 0.0071 | - |
185
+ | 2.7273 | 450 | 0.0069 | - |
186
+ | 3.0303 | 500 | 0.0003 | - |
187
+ | 3.3333 | 550 | 0.0 | - |
188
+ | 3.6364 | 600 | 0.0 | - |
189
+ | 3.9394 | 650 | 0.0 | - |
190
+ | 4.2424 | 700 | 0.0 | - |
191
+ | 4.5455 | 750 | 0.0 | - |
192
+ | 4.8485 | 800 | 0.0 | - |
193
+ | 5.1515 | 850 | 0.0 | - |
194
+ | 5.4545 | 900 | 0.0 | - |
195
+ | 5.7576 | 950 | 0.0 | - |
196
+ | 6.0606 | 1000 | 0.0 | - |
197
+ | 6.3636 | 1050 | 0.0 | - |
198
+ | 6.6667 | 1100 | 0.0 | - |
199
+ | 6.9697 | 1150 | 0.0 | - |
200
+ | 7.2727 | 1200 | 0.0 | - |
201
+ | 7.5758 | 1250 | 0.0 | - |
202
+ | 7.8788 | 1300 | 0.0 | - |
203
+ | 8.1818 | 1350 | 0.0 | - |
204
+ | 8.4848 | 1400 | 0.0 | - |
205
+ | 8.7879 | 1450 | 0.0 | - |
206
+ | 9.0909 | 1500 | 0.0 | - |
207
+ | 9.3939 | 1550 | 0.0 | - |
208
+ | 9.6970 | 1600 | 0.0 | - |
209
+ | 10.0 | 1650 | 0.0 | - |
210
+ | 10.3030 | 1700 | 0.0 | - |
211
+ | 10.6061 | 1750 | 0.0 | - |
212
+ | 10.9091 | 1800 | 0.0 | - |
213
+ | 11.2121 | 1850 | 0.0 | - |
214
+ | 11.5152 | 1900 | 0.0 | - |
215
+ | 11.8182 | 1950 | 0.0001 | - |
216
+ | 12.1212 | 2000 | 0.0 | - |
217
+ | 12.4242 | 2050 | 0.0 | - |
218
+ | 12.7273 | 2100 | 0.0 | - |
219
+ | 13.0303 | 2150 | 0.0 | - |
220
+ | 13.3333 | 2200 | 0.0 | - |
221
+ | 13.6364 | 2250 | 0.0 | - |
222
+ | 13.9394 | 2300 | 0.0 | - |
223
+ | 14.2424 | 2350 | 0.0 | - |
224
+ | 14.5455 | 2400 | 0.0 | - |
225
+ | 14.8485 | 2450 | 0.0 | - |
226
+ | 15.1515 | 2500 | 0.0 | - |
227
+ | 15.4545 | 2550 | 0.0 | - |
228
+ | 15.7576 | 2600 | 0.0 | - |
229
+ | 16.0606 | 2650 | 0.0 | - |
230
+ | 16.3636 | 2700 | 0.0 | - |
231
+ | 16.6667 | 2750 | 0.0001 | - |
232
+ | 16.9697 | 2800 | 0.0 | - |
233
+ | 17.2727 | 2850 | 0.0 | - |
234
+ | 17.5758 | 2900 | 0.0 | - |
235
+ | 17.8788 | 2950 | 0.0 | - |
236
+ | 18.1818 | 3000 | 0.0 | - |
237
+ | 18.4848 | 3050 | 0.0 | - |
238
+ | 18.7879 | 3100 | 0.0 | - |
239
+ | 19.0909 | 3150 | 0.0 | - |
240
+ | 19.3939 | 3200 | 0.0 | - |
241
+ | 19.6970 | 3250 | 0.0 | - |
242
+ | 20.0 | 3300 | 0.0 | - |
243
+ | 20.3030 | 3350 | 0.0 | - |
244
+ | 20.6061 | 3400 | 0.0 | - |
245
+ | 20.9091 | 3450 | 0.0 | - |
246
+ | 21.2121 | 3500 | 0.0 | - |
247
+ | 21.5152 | 3550 | 0.0 | - |
248
+ | 21.8182 | 3600 | 0.0 | - |
249
+ | 22.1212 | 3650 | 0.0 | - |
250
+ | 22.4242 | 3700 | 0.0 | - |
251
+ | 22.7273 | 3750 | 0.0 | - |
252
+ | 23.0303 | 3800 | 0.0 | - |
253
+ | 23.3333 | 3850 | 0.0 | - |
254
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255
+ | 23.9394 | 3950 | 0.0 | - |
256
+ | 24.2424 | 4000 | 0.0 | - |
257
+ | 24.5455 | 4050 | 0.0 | - |
258
+ | 24.8485 | 4100 | 0.0 | - |
259
+ | 25.1515 | 4150 | 0.0 | - |
260
+ | 25.4545 | 4200 | 0.0 | - |
261
+ | 25.7576 | 4250 | 0.0 | - |
262
+ | 26.0606 | 4300 | 0.0 | - |
263
+ | 26.3636 | 4350 | 0.0 | - |
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+ | 26.6667 | 4400 | 0.0 | - |
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+ | 26.9697 | 4450 | 0.0 | - |
266
+ | 27.2727 | 4500 | 0.0 | - |
267
+ | 27.5758 | 4550 | 0.0 | - |
268
+ | 27.8788 | 4600 | 0.0 | - |
269
+ | 28.1818 | 4650 | 0.0 | - |
270
+ | 28.4848 | 4700 | 0.0 | - |
271
+ | 28.7879 | 4750 | 0.0 | - |
272
+ | 29.0909 | 4800 | 0.0 | - |
273
+ | 29.3939 | 4850 | 0.0 | - |
274
+ | 29.6970 | 4900 | 0.0 | - |
275
+ | 30.0 | 4950 | 0.0 | - |
276
+
277
+ ### Framework Versions
278
+ - Python: 3.10.12
279
+ - SetFit: 1.1.0
280
+ - Sentence Transformers: 3.3.1
281
+ - Transformers: 4.44.2
282
+ - PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
283
+ - Datasets: 3.2.0
284
+ - Tokenizers: 0.19.1
285
+
286
+ ## Citation
287
+
288
+ ### BibTeX
289
+ ```bibtex
290
+ @article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
291
+ doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
292
+ url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
293
+ author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
294
+ keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
295
+ title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
296
+ publisher = {arXiv},
297
+ year = {2022},
298
+ copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
299
+ }
300
+ ```
301
+
302
+ <!--
303
+ ## Glossary
304
+
305
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
306
+ -->
307
+
308
+ <!--
309
+ ## Model Card Authors
310
+
311
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
312
+ -->
313
+
314
+ <!--
315
+ ## Model Card Contact
316
+
317
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
318
+ -->
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,29 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "mini1013/master_item_bc",
3
+ "architectures": [
4
+ "RobertaModel"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "bos_token_id": 0,
8
+ "classifier_dropout": null,
9
+ "eos_token_id": 2,
10
+ "gradient_checkpointing": false,
11
+ "hidden_act": "gelu",
12
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
13
+ "hidden_size": 768,
14
+ "initializer_range": 0.02,
15
+ "intermediate_size": 3072,
16
+ "layer_norm_eps": 1e-05,
17
+ "max_position_embeddings": 514,
18
+ "model_type": "roberta",
19
+ "num_attention_heads": 12,
20
+ "num_hidden_layers": 12,
21
+ "pad_token_id": 1,
22
+ "position_embedding_type": "absolute",
23
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
24
+ "torch_dtype": "float32",
25
+ "transformers_version": "4.44.2",
26
+ "type_vocab_size": 1,
27
+ "use_cache": true,
28
+ "vocab_size": 32000
29
+ }
config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "__version__": {
3
+ "sentence_transformers": "3.3.1",
4
+ "transformers": "4.44.2",
5
+ "pytorch": "2.2.0a0+81ea7a4"
6
+ },
7
+ "prompts": {},
8
+ "default_prompt_name": null,
9
+ "similarity_fn_name": "cosine"
10
+ }
config_setfit.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "labels": null,
3
+ "normalize_embeddings": false
4
+ }
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:71c2ea779dff979bcc6527b07d4e897ae477aba01a329ae779922c4391ca6446
3
+ size 442494816
model_head.pkl ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:1b081c5dacb30fc2b50e0cb7dc6ead37e17804fca8448cf576fa19a85e339a40
3
+ size 74727
modules.json ADDED
@@ -0,0 +1,14 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "idx": 0,
4
+ "name": "0",
5
+ "path": "",
6
+ "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
7
+ },
8
+ {
9
+ "idx": 1,
10
+ "name": "1",
11
+ "path": "1_Pooling",
12
+ "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
13
+ }
14
+ ]
sentence_bert_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "max_seq_length": 512,
3
+ "do_lower_case": false
4
+ }
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,51 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "bos_token": {
3
+ "content": "[CLS]",
4
+ "lstrip": false,
5
+ "normalized": false,
6
+ "rstrip": false,
7
+ "single_word": false
8
+ },
9
+ "cls_token": {
10
+ "content": "[CLS]",
11
+ "lstrip": false,
12
+ "normalized": false,
13
+ "rstrip": false,
14
+ "single_word": false
15
+ },
16
+ "eos_token": {
17
+ "content": "[SEP]",
18
+ "lstrip": false,
19
+ "normalized": false,
20
+ "rstrip": false,
21
+ "single_word": false
22
+ },
23
+ "mask_token": {
24
+ "content": "[MASK]",
25
+ "lstrip": false,
26
+ "normalized": false,
27
+ "rstrip": false,
28
+ "single_word": false
29
+ },
30
+ "pad_token": {
31
+ "content": "[PAD]",
32
+ "lstrip": false,
33
+ "normalized": false,
34
+ "rstrip": false,
35
+ "single_word": false
36
+ },
37
+ "sep_token": {
38
+ "content": "[SEP]",
39
+ "lstrip": false,
40
+ "normalized": false,
41
+ "rstrip": false,
42
+ "single_word": false
43
+ },
44
+ "unk_token": {
45
+ "content": "[UNK]",
46
+ "lstrip": false,
47
+ "normalized": false,
48
+ "rstrip": false,
49
+ "single_word": false
50
+ }
51
+ }
tokenizer.json ADDED
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tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,66 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "added_tokens_decoder": {
3
+ "0": {
4
+ "content": "[CLS]",
5
+ "lstrip": false,
6
+ "normalized": false,
7
+ "rstrip": false,
8
+ "single_word": false,
9
+ "special": true
10
+ },
11
+ "1": {
12
+ "content": "[PAD]",
13
+ "lstrip": false,
14
+ "normalized": false,
15
+ "rstrip": false,
16
+ "single_word": false,
17
+ "special": true
18
+ },
19
+ "2": {
20
+ "content": "[SEP]",
21
+ "lstrip": false,
22
+ "normalized": false,
23
+ "rstrip": false,
24
+ "single_word": false,
25
+ "special": true
26
+ },
27
+ "3": {
28
+ "content": "[UNK]",
29
+ "lstrip": false,
30
+ "normalized": false,
31
+ "rstrip": false,
32
+ "single_word": false,
33
+ "special": true
34
+ },
35
+ "4": {
36
+ "content": "[MASK]",
37
+ "lstrip": false,
38
+ "normalized": false,
39
+ "rstrip": false,
40
+ "single_word": false,
41
+ "special": true
42
+ }
43
+ },
44
+ "bos_token": "[CLS]",
45
+ "clean_up_tokenization_spaces": false,
46
+ "cls_token": "[CLS]",
47
+ "do_basic_tokenize": true,
48
+ "do_lower_case": false,
49
+ "eos_token": "[SEP]",
50
+ "mask_token": "[MASK]",
51
+ "max_length": 512,
52
+ "model_max_length": 512,
53
+ "never_split": null,
54
+ "pad_to_multiple_of": null,
55
+ "pad_token": "[PAD]",
56
+ "pad_token_type_id": 0,
57
+ "padding_side": "right",
58
+ "sep_token": "[SEP]",
59
+ "stride": 0,
60
+ "strip_accents": null,
61
+ "tokenize_chinese_chars": true,
62
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
63
+ "truncation_side": "right",
64
+ "truncation_strategy": "longest_first",
65
+ "unk_token": "[UNK]"
66
+ }
vocab.txt ADDED
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