|
--- |
|
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: '[당일출고] 비플레인 녹두 약산성 클렌징폼 160ml 옵션없음 제이에이치컴퍼니' |
|
- text: 아임프롬 피그 스크럽 마스크, 120g, 1개 120g × 1개 120g x 1개 익사이팅 |
|
- text: 코스트코 오스트레일리안 보태니컬비누 버라이어티팩 200g x 8개 목욕비누 1. 고트밀크&레몬그라스 외 3종 8개 굿바이즈 |
|
- text: 바로출고 로자그라프 망고클렌징젤 500ml 열감많은 촉촉 깔끔 클렌징젤 공병 [추가로 필요한 경우] 클렌징젤 사각공병 후니맘 |
|
- text: 바이오뷰텍 바이오옵틱스 아이크린 리드 클리너 30매 1021542 옵션없음 페이즈 |
|
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: 0.6902857142857143 |
|
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:** 12 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 | |
|
|:------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
|
| 5.0 | <ul><li>'시세이도 티스 딥 오프 오일 280ml/딥클렌징오일/ 옵션없음 디바1004'</li><li>"[1+1] 달바 비건 세럼 클렌저 펌프형 150mlX2개 [세트] 세럼클렌저'펌프형' 150ml(2개) 주식회사 달바글로벌"</li><li>'비플레인 클렌징 오일 순한 녹두 클렌징 오일 200ml 옵션없음 베나 스토어'</li></ul> | |
|
| 9.0 | <ul><li>'토니모리 더 촉촉 그린티 노-워시 클렌징 티슈 100매 옵션없음 (SJ)이커머스'</li><li>'[비욘드] 라이스밀크 마일드딥클렌징티슈 50 매 옵션없음 (주)엘지생활건강'</li><li>'코스알엑스 원스텝 모이스쳐 업 패드 70매 140ml 옵션없음 주식회사 다올연구소'</li></ul> | |
|
| 3.0 | <ul><li>'히노끼 퓨어바 식물나라 100g 4입 3개 옵션없음 이프니드'</li><li>'두레생협 수제온가족보습비누 옵션없음 이프니드'</li><li>'[코스트코] 아이보리 오리지널 비누 (113g, 10개) 옵션없음 아담상회(주)'</li></ul> | |
|
| 10.0 | <ul><li>'인셀덤 엑티브 클린업 파우더 90g 래디언솜 앰플 아이코스메틱'</li><li>'[정품보장] 인셀덤 엑티브 클린업 파우더 90g 옵션없음 신우유통'</li><li>'동국제약 센텔리안24 마데카 엔자임 클렌징 파우더 60g x 1개 동국제약 센텔리안'</li></ul> | |
|
| 2.0 | <ul><li>'1개 청미정 알로에 발효 클렌징밀크 옵션없음 주식회사 모아박스'</li><li>'1개 청미정 알로에 발효 클렌징 밀크 옵션없음 주식회사 모아박스'</li><li>'피토메르 레데마끼앙 클렌징밀크 250ml+해면 옵션없음 주식회사 알래스카(ALASKA)'</li></ul> | |
|
| 0.0 | <ul><li>'오큐소프트 리드스크럽 플러스 눈꺼풀세정제 눈세척 눈청소 눈기름샘 마이봄샘 다래끼 아이클린 11203414 오큐소프트 리드스크럽플러스 오큐소프트 리드스크럽플러스 메이써니'</li><li>'해서린 선셋 원킬 리무버 패드, 170ml, 1개 옵션없음 건강드림'</li><li>'바닐라코 립앤아이 리무버 클리어 100ml 옵션없음 뉴베이스'</li></ul> | |
|
| 11.0 | <ul><li>'마미레시피 황유자 고마쥬 클렌저 100ml 1개 옵션없음 건강드림'</li><li>'폰즈 딥클렌징폼 스파 200ml 1+1 [00001] 없음 디휴니'</li><li>'바이오가 판테놀 클렌징폼 500ml 옵션없음 잡(Job)상인'</li></ul> | |
|
| 8.0 | <ul><li>'MP 크린징 크림 순한 클렌저 화장 지우기 촉촉한 클렌징 노폐물제거 300ml 묵은각질 옵션없음 민트펌킨'</li><li>'과일나라 첫물녹차 프레시 클렌징 크림 x3개 옵션없음 뷰티디자인'</li><li>'파인앤유 녹차 클렌징 크림 500g 딥클렌징 옵션없음 파인앤유'</li></ul> | |
|
| 6.0 | <ul><li>'바이오더마 센시비오 H2O 500ml 옵션없음 브이브이에스'</li><li>'브링그린 티트리시카센시티브클렌징워터500mL_NEW 브링그린 티트리시카센시티브클렌징워터500mL_ 로프트'</li><li>'[아일릿 민주PICK]바이오더마 하이드라비오 H2O 500ml 옵션없음 브이브이에스'</li></ul> | |
|
| 7.0 | <ul><li>'코스알엑스 약산성 굿모닝 젤 클렌저 150ml 9792539 옵션없음 에필로리아'</li><li>'벨프리모 안티크네 젤클렌져 안티크네 세범 리듀서(토너) 300ml 주식회사 소통'</li><li>'라로슈포제 시카플라스트 라방 B5 200ml 옵션없음 주식회사 엠디글로벌'</li></ul> | |
|
| 4.0 | <ul><li>'[EVENT] 블랑루스 나이트루틴 클렌징세트 블랑루스 공식몰'</li><li>'[갤러리아] [OVIS] SHEEPS MILK SOAP GRAPEFRUITS ALGAE 옵션없음 한화갤러리아(주)'</li><li>'디오메르 페이셜 클렌징 세트 디오메르'</li></ul> | |
|
| 1.0 | <ul><li>'[Vegan] 아임프롬 피그 스크럽 마스크 120g +피그 스크럽 마스크 30g 옵션없음 랩앤컴퍼니(주)'</li><li>'셀리맥스 바디 브라이트닝 패드 60매 / 색소 침착 미백 케어 팔꿈치 무릎 바디 브라이트닝 패드 1개 (주)앱솔브랩'</li><li>'메디필 엑스트라 슈퍼9 플러스 2.0 기획 (피지연화제) 옵션없음 덩이네'</li></ul> | |
|
|
|
## Evaluation |
|
|
|
### Metrics |
|
| Label | Accuracy | |
|
|:--------|:---------| |
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| **all** | 0.6903 | |
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## Uses |
|
|
|
### Direct Use for Inference |
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|
First install the SetFit library: |
|
|
|
```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_bt9_test") |
|
# Run inference |
|
preds = model("[당일출고] 비플레인 녹두 약산성 클렌징폼 160ml 옵션없음 제이에이치컴퍼니") |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### 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 | 3 | 9.0359 | 19 | |
|
|
|
| Label | Training Sample Count | |
|
|:------|:----------------------| |
|
| 0.0 | 20 | |
|
| 1.0 | 27 | |
|
| 2.0 | 20 | |
|
| 3.0 | 27 | |
|
| 4.0 | 15 | |
|
| 5.0 | 20 | |
|
| 6.0 | 20 | |
|
| 7.0 | 18 | |
|
| 8.0 | 20 | |
|
| 9.0 | 22 | |
|
| 10.0 | 17 | |
|
| 11.0 | 25 | |
|
|
|
### 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 | |
|
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:| |
|
| 0.0333 | 1 | 0.4927 | - | |
|
| 1.6667 | 50 | 0.4009 | - | |
|
| 3.3333 | 100 | 0.1238 | - | |
|
| 5.0 | 150 | 0.0523 | - | |
|
| 6.6667 | 200 | 0.0156 | - | |
|
| 8.3333 | 250 | 0.0022 | - | |
|
| 10.0 | 300 | 0.0003 | - | |
|
| 11.6667 | 350 | 0.0002 | - | |
|
| 13.3333 | 400 | 0.0002 | - | |
|
| 15.0 | 450 | 0.0001 | - | |
|
| 16.6667 | 500 | 0.0001 | - | |
|
| 18.3333 | 550 | 0.0001 | - | |
|
| 20.0 | 600 | 0.0001 | - | |
|
| 21.6667 | 650 | 0.0001 | - | |
|
| 23.3333 | 700 | 0.0001 | - | |
|
| 25.0 | 750 | 0.0001 | - | |
|
| 26.6667 | 800 | 0.0001 | - | |
|
| 28.3333 | 850 | 0.0001 | - | |
|
| 30.0 | 900 | 0.0001 | - | |
|
| 31.6667 | 950 | 0.0001 | - | |
|
| 33.3333 | 1000 | 0.0001 | - | |
|
| 35.0 | 1050 | 0.0001 | - | |
|
| 36.6667 | 1100 | 0.0001 | - | |
|
| 38.3333 | 1150 | 0.0001 | - | |
|
| 40.0 | 1200 | 0.0001 | - | |
|
| 41.6667 | 1250 | 0.0001 | - | |
|
| 43.3333 | 1300 | 0.0001 | - | |
|
| 45.0 | 1350 | 0.0 | - | |
|
| 46.6667 | 1400 | 0.0 | - | |
|
| 48.3333 | 1450 | 0.0001 | - | |
|
| 50.0 | 1500 | 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} |
|
} |
|
``` |
|
|
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<!-- |
|
## 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.* |
|
--> |