|
--- |
|
base_model: mini1013/master_domain |
|
library_name: setfit |
|
metrics: |
|
- accuracy |
|
pipeline_tag: text-classification |
|
tags: |
|
- setfit |
|
- sentence-transformers |
|
- text-classification |
|
- generated_from_setfit_trainer |
|
widget: |
|
- text: '[피부과전용]리쥬란 힐링 아이젤 15ml +샘플키트+마스크팩 옵션없음 더마초이스' |
|
- text: 참존 탑클래스 리프팅 스킨 120ml 옵션없음 하루뷰티 |
|
- text: Is Clinical 이즈클리니컬 퍼밍 콤플렉스 50ml/1.7oz 옵션없음 타임투글로벌 |
|
- text: 데저트 에센스 퓨어 호호바오일 118ml 59ml+59ml 우성글로벌 |
|
- text: AHC 누드 톤업 크림 내추럴 글로우 40ml+컨실링스틱 3.5g 2개 O1B_01)크림40ml+스틱3.5g2개 (주)카버코리아 |
|
inference: true |
|
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: 0.7988636363636363 |
|
name: Accuracy |
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--- |
|
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|
# SetFit with mini1013/master_domain |
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|
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. |
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The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves: |
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1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning. |
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2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer. |
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## Model Details |
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### Model Description |
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- **Model Type:** SetFit |
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- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) |
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- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance |
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- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens |
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- **Number of Classes:** 11 classes |
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<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) --> |
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<!-- - **Language:** Unknown --> |
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<!-- - **License:** Unknown --> |
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### Model Sources |
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- **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) |
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|
|
### Model Labels |
|
| Label | Examples | |
|
|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
|
| 6.0 | <ul><li>'스위스유스트 노간주 크림 100ml 옵션없음 무한상사'</li><li>'퓨어라이트 아로니아베리 주름개선 크림 옵션없음 퓨어 리테일'</li><li>'내추럴더마 프로젝트 시카 바이오 플라센타 크림 50ml 1021828 시카 바이오 플라센타 크림 1개 앤디월드'</li></ul> | |
|
| 1.0 | <ul><li>'네오팜 제로이드 인텐시브 로션 MD 200ml 옵션없음 옐로우로켓'</li><li>'[케이스훼손] 더 후 공진향 인양 로션 110ml (케이스훼손) 인양 로션. 주식회사 포러스'</li><li>'크리니크 드라마티컬리 디퍼런트 모이스처라이징 젤 125ml(건성, 중복합) 옵션없음 옐로우로켓'</li></ul> | |
|
| 10.0 | <ul><li>'하다라보 고쿠쥰 2종 세트(신형) 옵션없음 오레오'</li><li>'코스트코 프리메라 오가니언스 베리어 리페어 2종 선물세트 옵션없음 하랑'</li><li>'인셀덤 더마톨로지 퍼스트패키지 EX 옵션없음 보니따 주식회사'</li></ul> | |
|
| 7.0 | <ul><li>'스킨푸드 캐롯 카로틴 카밍 워터 패드 60매 당근패드 닦토 11203452 캐롯 카로틴 카밍 워터 패드 30매 리필 캐롯 카로틴 모이스트 이펙터 52ml 메이써니'</li><li>'스킨푸드 미나리 패드 토너 닥토 닦토 60매 옵션없음 찬이네마켓'</li><li>'[리얼베리어] 익스트림 판테놀 토너 패드 150ml(80매) 옵션없음 (주)네오팜'</li></ul> | |
|
| 4.0 | <ul><li>'Double Serum Eye 20ml 클라랑스 옵션없음 팬더샐러'</li><li>'가히 아이밤 9g 옵션없음 엠컴퍼니'</li><li>'마티나겝하르트 아보카도 아이크림 15ml [공식수입원] 옵션없음 (주)그레이스클럽'</li></ul> | |
|
| 9.0 | <ul><li>'스킨아이 유기농 티트리 오일 옵션없음 폴슨 주식회사(FOLSN Inc.)'</li><li>'티트리 오일 10ML_리뉴얼 옵션없음 (주)씨제이이엔엠'</li><li>'스킨아이 유기농 티트리 오일 10ml 옵션없음 다사다 유한책임회사'</li></ul> | |
|
| 0.0 | <ul><li>'가로목주름 세로목주름 제거 목탄력 턱살크림 우주를 담아'</li><li>'[1+1] 목주름 다리미 넥스틱 펩타이드 리들 1000샷 탄력 리프팅 안티에이징 옵션없음 소중한 우리아기'</li><li>'Sisley 시슬리 젠틀 브러쉬 포 페이스 앤 넥 1pcs 옵션없음 타임투글로벌'</li></ul> | |
|
| 8.0 | <ul><li>'AHC 누드톤업크림 내추럴글로우 40ml 옵션없음 가온'</li><li>'내추럴더마 프로젝트 비타민 B9 톤업 미백 크림 65ml 옵션없음 음파 유한책임회사'</li><li>'롬앤 백미 톤업 크림 세트 백미 크림 2개 이엘엠(ELM)'</li></ul> | |
|
| 2.0 | <ul><li>'자트인사이트 울트라 셋팅 진짜 픽서 50ml 옵션없음 49행운스토어'</li><li>'ECLADO NK-CX 프로틴 포텐 부스터 세포코팅 미스트 뿌리는 단백질 정품 에끌라두 NK-CX 프로틴 포텐 부스터 하이그래'</li><li>'최대 43% / 달바 옐로우 미스트 세럼 100mlX2개 [교차] 옐로우100ml+레드100ml 주식회사 달바글로벌'</li></ul> | |
|
| 3.0 | <ul><li>'톤28 pH 균형제 토너 250ml × 1개 100ml x 2개 마켓 헤이데이'</li><li>'세레코 토리든 다이브인 저분자 히알루론산 토너 300ml(지성, 복합) 옵션없음 옐로우로켓'</li><li>'톤28 플러스마이너스 pH 균형제 (토너)250ml 옵션없음 퍼펙트픽스'</li></ul> | |
|
| 5.0 | <ul><li>'CHANEL 르 리프트 프로 컨센트레이트 컨투어 50 ml 하이그래'</li><li>'브링그린 알로에 99% 수딩 젤 300ml(민감성)/JL 옵션없음 주식회사 제이엘'</li><li>'[설화수] 윤조 에센스 6세대 90mlss 옵션없음 빈티지브릿지'</li></ul> | |
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|
|
## Evaluation |
|
|
|
### Metrics |
|
| Label | Accuracy | |
|
|:--------|:---------| |
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| **all** | 0.7989 | |
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## Uses |
|
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### Direct Use for Inference |
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|
First install the SetFit library: |
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|
```bash |
|
pip install setfit |
|
``` |
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|
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_bt8_test") |
|
# Run inference |
|
preds = model("참존 탑클래스 리프팅 스킨 120ml 옵션없음 하루뷰티") |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### 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 | 4 | 9.2179 | 23 | |
|
|
|
| Label | Training Sample Count | |
|
|:------|:----------------------| |
|
| 0.0 | 18 | |
|
| 1.0 | 18 | |
|
| 2.0 | 22 | |
|
| 3.0 | 20 | |
|
| 4.0 | 32 | |
|
| 5.0 | 30 | |
|
| 6.0 | 40 | |
|
| 7.0 | 23 | |
|
| 8.0 | 17 | |
|
| 9.0 | 14 | |
|
| 10.0 | 23 | |
|
|
|
### Training Hyperparameters |
|
- batch_size: (512, 512) |
|
- num_epochs: (50, 50) |
|
- max_steps: -1 |
|
- sampling_strategy: oversampling |
|
- num_iterations: 60 |
|
- 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 | |
|
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:| |
|
| 0.0323 | 1 | 0.4874 | - | |
|
| 1.6129 | 50 | 0.3751 | - | |
|
| 3.2258 | 100 | 0.0862 | - | |
|
| 4.8387 | 150 | 0.0251 | - | |
|
| 6.4516 | 200 | 0.0101 | - | |
|
| 8.0645 | 250 | 0.0042 | - | |
|
| 9.6774 | 300 | 0.0045 | - | |
|
| 11.2903 | 350 | 0.0044 | - | |
|
| 12.9032 | 400 | 0.0041 | - | |
|
| 14.5161 | 450 | 0.0043 | - | |
|
| 16.1290 | 500 | 0.0042 | - | |
|
| 17.7419 | 550 | 0.0042 | - | |
|
| 19.3548 | 600 | 0.004 | - | |
|
| 20.9677 | 650 | 0.0043 | - | |
|
| 22.5806 | 700 | 0.0042 | - | |
|
| 24.1935 | 750 | 0.004 | - | |
|
| 25.8065 | 800 | 0.0004 | - | |
|
| 27.4194 | 850 | 0.0001 | - | |
|
| 29.0323 | 900 | 0.0001 | - | |
|
| 30.6452 | 950 | 0.0001 | - | |
|
| 32.2581 | 1000 | 0.0001 | - | |
|
| 33.8710 | 1050 | 0.0001 | - | |
|
| 35.4839 | 1100 | 0.0001 | - | |
|
| 37.0968 | 1150 | 0.0001 | - | |
|
| 38.7097 | 1200 | 0.0001 | - | |
|
| 40.3226 | 1250 | 0.0001 | - | |
|
| 41.9355 | 1300 | 0.0001 | - | |
|
| 43.5484 | 1350 | 0.0001 | - | |
|
| 45.1613 | 1400 | 0.0001 | - | |
|
| 46.7742 | 1450 | 0.0001 | - | |
|
| 48.3871 | 1500 | 0.0001 | - | |
|
| 50.0 | 1550 | 0.0001 | - | |
|
|
|
### 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.* |
|
--> |