metadata

base_model: jhgan/ko-sroberta-multitask
library_name: setfit
metrics:
  - accuracy
pipeline_tag: text-classification
tags:
  - setfit
  - sentence-transformers
  - text-classification
  - generated_from_setfit_trainer
widget:
  - text: >-
      2018년부터 2022년까지 반도체 기술 중점분류코드에 대해 연도별로 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요. 비밀
      과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해주세요. 결과는 연도별로 정렬해주세요.
  - text: >-
      2015년부터 2021년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별 정부 투자 연구비 총액, 프로젝트 수, 전체 연구비 총액, 전체
      프로젝트 수, 연구비 상대 중요도, 프로젝트 수 상대 중요도를 조회해주세요.
  - text: 2020년부터 2022년까지 반도체에 해당하는 중점 기술 분류 코드가 'NAT0' 인 과제의 총 연구비 현물 금액을 조회해주세요.
  - text: >-
      2020년부터 2022년까지 AI 관련 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각
      지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여
      계산한 결과를 보여주세요.
  - text: >-
      2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드('AI')와 관련된 연도별 연구비 현금합계금액과 총 연구비 합계금액을 조회해
      주세요. 또한 각 연도별 연구비 비중을 함께 보여주세요.
inference: true
model-index:
  - name: SetFit with jhgan/ko-sroberta-multitask
    results:
      - task:
          type: text-classification
          name: Text Classification
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            name: Accuracy

SetFit with jhgan/ko-sroberta-multitask

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses jhgan/ko-sroberta-multitask as the Sentence Transformer embedding model. A LogisticRegression instance is used for classification.

The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:

Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

Model Details

Model Description

Model Type: SetFit
Sentence Transformer body: jhgan/ko-sroberta-multitask
Classification head: a LogisticRegression instance
Maximum Sequence Length: 128 tokens
Number of Classes: 29 classes

Model Sources

Repository: SetFit on GitHub
Paper: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts
Blogpost: SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts

Model Labels

Label	Examples
15	"2020년부터 2022년까지 인공지능(AI) 기술을 활용하는 연구과제 중에, 연구비 총액이 1억 원 이상인 연구과제의 지역별 연도별 연구비 총액을 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요." "2021년부터 2022년까지 '인공지능' 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 현금금액 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요." '2020년부터 2022년까지 AI 관련 연구개발비 현금금액이 1억 원 이상인 과제에 대한 연도별 연구개발비 현금금액 합계를 억 단위로 조회해주세요.'
28	'2020년부터 2022년까지 "인공지능" 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.' '2018년부터 2022년까지 감염병 전략기술코드에 해당하는 과제에 대해 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.' '2022년 감염병 중점기술코드에 대해 납부 방식별 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 납부 방식별 금액 합계도 포함해주세요.'
22	'2022년 인공지능(AI)과 반도체(semiconductor) 분야에 대한 연도별 연구비 총액을 조회해주세요.' "2018년부터 2022년까지 '인공지능' 중점기술대분류코드_연구재단에 해당하는 연도별 사업화 건수의 합계를 조회해주세요." '2020년부터 2022년까지 반도체 기술 분야에 대한 연도별 사업화 건수의 합계를 조회해주세요.'
14	"2022년 반도체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요." "2022년 기준으로, 반도체 전체 중점기술코드에 해당하는 과제의 연구비 현금금액이 1억 원 이상인 과제를 대상으로, 연구책임자의 성별과 학위별로 과제 개수를 조회해주세요. 연구책임자의 학위가 '박사'인 경우를 기준으로, 학위가 '석사'인 경우의 과제 개수는 몇 건인지 조회해주세요." "2022년 양자전체 기술코드에 해당하는 상위 5개 지역별 연구비 현물금액의 합계를 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."
9	'2022년 인공지능 중점기술코드에 대해 과제명, 연구책임자명, 연구책임자소속기관명, 연구비총현금금액, 연구비총현물금액을 조회해주세요.' '2020년부터 2023년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 민간연구비총현물금액과 정부투자연구비합계금액을 조회해주세요. 민간연구비총현물금액은 억 단위로 변환하며, 0인 경우 1로 표시해주세요.' '2021년부터 2022년까지 반도체 소재·부품·장비 중점기술코드에 대해 연도별로 정부 투자 연구비 합계와 전체 연구비 합계를 조회해주세요. 정부 투자 연구비 합계는 억 단위로 변환하며, 0인 경우 1로 표시해주세요.'
8	'2022년부터 2025년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연도별 정부 투자 연구비 총액, 프로젝트 수, 전체 연구비 총액, 전체 프로젝트 수, 연구비 상대 중요도, 프로젝트 수 상대 중요도를 조회해주세요.' '2015년부터 2021년까지 반도체 전체에 대해 연도별 정부 투자 연구비 총액, 프로젝트 수, 전체 연구비 총액, 전체 프로젝트 수, 연구비 상대 중요도, 프로젝트 수 상대 중요도를 조회해주세요.' '2020년부터 2022년까지 양자컴퓨팅(QUC) 중점기술코드에 대해 연도별 정부 투자 연구비 총액, 프로젝트 수, 전체 연구비 총액, 전체 프로젝트 수, 연구비 상대 중요도, 프로젝트 수 상대 중요도를 조회해주세요.'
7	"2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅('QUC') 중점기술코드와 관련된 프로젝트에서 연구책임자의 총 연구비 금액이 가장 높은 상위 10개의 과제의 과제고유번호, 연구책임자총연구비금액, 연구책임자지식재산권건수, 연구책임자논문건수, 연구책임자과제건수를 조회해 주세요." "2022년에 양자전체('QUG')와 관련된 프로젝트에서 연구책임자가 총 연구비금액이 가장 높은 상위 5명을 조회해 주세요." "2015년부터 2020년까지 반도체('semi')와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 한국어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."
17	'2020년부터 2023년까지 인공지능(AI) 중점기술코드에 대한 연도별 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 1억 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요.' '2020년부터 2023년까지 반도체 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 1억 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요.' '2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요.'
5	"2018년부터 2022년까지 반도체('semi') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 합계금액과 전체 연구비 합계금액을 조회해 주세요." "2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드('AI')와 관련된 연도별 연구비금액 합계와 전체 연구비금액 합계를 조회해 주세요." "2020년부터 2022년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비금액 합계와 전체 연구비금액 합계를 조회해 주세요."
25	'2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 SCI 및 NSCI 논문의 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.' '2022년 친환경자동차 중점기술코드에 대해 연도별로 SCI 및 NSCI 논문의 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.' '2020년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 SCI 및 NSCI 논문의 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.'
4	"2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0R') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 현금 합계 금액과 그 비중을 조회해 주세요. 연구비 현금 합계 금액은 전략기술코드별로 구분되어야 합니다." "2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드('NAT0')와 관련된 연도별 연구비 금액과 그 비중을 조회해 주세요. 연구비 유형은 정부 투자 연구비, 출연연 연구비, 중소기업 연구비, 대학 연구비, 병원 연구비, 기타 연구비입니다. 또한 각 연도의 총 연구비 금액도 함께 보여주세요." "2018년부터 2022년까지 인공지능('AI') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 총액과 그 비중을 조회해 주세요. 또한 각 연도의 총 연구비 총액도 함께 보여주세요."
20	'양자컴퓨팅 중점기술코드에 대해 2020년부터 2022년까지의 연도별 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해 주세요. 비밀 과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해 주세요. 결과는 연도별로 정렬해 주세요.' '2022년 인공지능 중점기술코드에 속한 과제의 수행기관 및 연구책임자 정보를 조회해주세요.' '2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅 중점기술코드에 대해 연도별로 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요. 비밀 과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해주세요. 결과는 연도별로 정렬해주세요.'
6	"2015년부터 2021년까지 반도체('semi')와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요." '2018년부터 2022년까지 양자전체(QUG) 중점기술코드와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요.' "2020년부터 2022년까지 양자컴퓨팅('QUC')과 양자전체('QUG') 중점기술코드에 해당하는 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."
23	'2022년 인공지능 중점기술코드에 대해 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다' '2022년 인공지능 중점기술코드에 대해 과제 수행 기관의 유형별 연구비 합계를 조회해주세요.' '2020년부터 2022년까지 AI 기술 분야에 속하는 과제들의 연구비 총액은 얼마이며, 각 부처별로 AI 기술 분야에 속하는 과제들의 연구비 총액은 얼마인가?'
1	"2015년부터 2020년까지 인공지능('AI')과 관련된 연도별 중국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요." "2015년부터 2020년까지 양자전체('QUG')와 관련된 연도별 영국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요." "2020년부터 2022년까지 인공지능('AI')과 관련된 연도별 한국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."
24	'2022년 인공지능 분야 중점기술코드에 대해 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.' '2022년 반도체 중점기술코드에 대해 부처별 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 연도별로 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.' '2022년 반도체 중점기술코드에 대해 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 연도별로 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.'
13	'2020년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 전체 연구비 대비 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.' '2020년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 전체 연구비 대비 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.' '2022년 현재 반도체 기술 분야에 속하는 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 전체 연구비 대비 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'
0	"2022년에 반도체('semi')와 관련된 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요." "2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅('QUC')과 관련된 연도별 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요." "2022년부터 2023년까지 양자전체('QUG')와 관련된 연도별 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."
26	'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 특허 건수, 국내 및 해외 특허 출원수, 국내 및 해외 특허 등록수, 그리고 특허 기여율을 조회해주세요.' '2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 특허 건수, 특허 등록 건수, 기술 거래 건수를 조회해주세요.' '2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 특허 건수, 기술거래 건수, 논문 건수를 조회해주세요.'
3	"2022년부터 2023년까지 인공지능('AI') 중점기술코드와 관련된 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요." "2022년까지 인공지능 중점기술코드('AI')와 관련된 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요." "2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드('AI')와 관련된 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요."
18	"2020년부터 2022년까지 석유화학 중점기술 코드와 관련된 데이터를 조회해주세요. 연구 프로젝트의 총 정부 투자 연구비를 억 단위로 변환하여 중점기술 코드와 코드명을 함께 보여주세요. 코드명에 '전체'가 포함되지 않은 경우만 조회합니다." "2020년부터 2023년까지 비밀 과제가 아닌 연구 프로젝트 중 인공지능(AI) 중점기술 코드와 관련된 데이터를 조회해주세요. 연구 프로젝트의 총 정부 투자 연구비를 억 단위로 변환하여 중점기술 코드와 코드명을 함께 보여주세요. 코드명에 '전체'가 포함되지 않은 경우만 조회합니다." '2022년에 진행된 연구 프로젝트 중 양자컴퓨팅(QUC) 중점기술 코드와 관련된 데이터를 조회해주세요. 연구 프로젝트의 총 정부 투자 연구비를 억 단위로 변환하여 중점기술 코드와 코드명을 함께 보여주세요.'
11	'2022년 양자전체(QUG) 중점기술코드에 해당하는 과제의 세부 기술코드(FCTC_LCLS_CD)와 그에 해당하는 기술코드 이름(CD_NM)을 조회해 주세요.' '2020년부터 2022년까지 양자전체(QUG)에 대한 연도별 정부 투자 연구비(GOV_IVT_RNDCO_AMT)를 억 단위로 조회해주세요.' '2022년 기준으로 반도체 소재·부품·장비 중점기술코드에 대해 세부 기술코드(FCTC_LCLS_CD)별로 그에 해당하는 기술 코드 이름(CD_NM)과 총 연구비 금액(TOT_RNDCO_AMT)을 조회해주세요.'
2	"2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0R')와 관련된 연도별 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요." "2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0') 중점기술코드와 관련된 연도별 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요." '2018년부터 2022년까지 인공지능(AI) 중점기술코드와 관련된 연도별 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요.'
10	'2020년부터 2022년까지 양자컴퓨팅 중점기술코드에 대해 연도별로 각 세부 기술코드(FCTC_LCLS_CD)와 그에 해당하는 기술 코드 이름(CD_NM)의 정부 투자 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 세부 기술코드는 총 연구비 금액에 따라 내림차순으로 정렬해주세요.' '2022년 기준으로 반도체 기술 중점분류코드(NAT0)와 그에 해당하는 기술 코드 이름(CD_NM)의 정부 투자 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 세부 기술코드는 총 연구비 금액에 따라 내림차순으로 정렬해주세요.' "2022년 현재 반도체 기술 분야에서 중점 기술코드가 'NAT0'인 과제에 대해 과제명, 중점 기술코드, 정부 투자 연구비, 민간 투자 연구비의 총액을 조회해주세요."
21	'2022년 인공지능 중점기술코드에 해당하는 과제의 전체 연구비 금액의 합계를 조회해주세요.' '2022년 인공지능 기술을 활용한 연구과제의 총 연구비 현물금액과 총 연구비 현금금액을 조회해주세요.' '2021년 인공지능 기술을 적용한 사업화 건수의 합계를 조회해주세요. 각 기술별 건수는 막대 그래프로 표시될 수 있습니다.'
19	'2020년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요.' '2022년에 양자전체(QUG) 중점기술코드에 대해 응용연구단계의 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요.' '2022년 인공지능 중점기술코드에 대해 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요.'
12	'2020년부터 2023년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.' '2020년부터 2023년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.' '2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'
27	'2020년부터 2023년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.' '2020년부터 2022년까지 인공지능(AI) 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.' '2022년부터 2023년까지 인공지능(AI) 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'
16	'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요. 또한, 2018년부터 2022년까지 연구개발 단계별 총 연구비와 각 단계별 연구비 비중을 조회해주세요.' '2018년부터 2022년까지 인공지능(AI) 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요. 또한, 2018년부터 2022년까지 연구개발 단계별 총 연구비와 각 단계별 연구비 비중을 조회해주세요.'

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	0.8923

Uses

Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

pip install setfit

Then you can load this model and run inference.

from setfit import SetFitModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("NTIS/text2sql_encoder")
# Run inference
preds = model("2020년부터 2022년까지 반도체에 해당하는 중점 기술 분류 코드가 'NAT0' 인 과제의 총 연구비 현물 금액을 조회해주세요.")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	6	22.2116	75

Label	Training Sample Count
0	34
1	96
2	11
3	61
4	212
5	77
6	74
7	93
8	28
9	35
10	38
11	28
12	4
13	16
14	84
15	50
16	2
17	24
18	82
19	13
20	49
21	39
22	120
23	48
24	22
25	22
26	48
27	39
28	82

Training Hyperparameters

batch_size: (128, 128)
num_epochs: (5, 5)
max_steps: -1
sampling_strategy: oversampling
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
seed: 42
eval_max_steps: -1
load_best_model_at_end: True

Training Results

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss
0.0001	1	0.2513	-
0.0029	50	0.2362	-
0.0058	100	0.1945	-
0.0087	150	0.1388	-
0.0116	200	0.1059	-
0.0145	250	0.0774	-
0.0174	300	0.1072	-
0.0203	350	0.0599	-
0.0232	400	0.067	-
0.0261	450	0.0712	-
0.0289	500	0.0682	-
0.0318	550	0.04	-
0.0347	600	0.0531	-
0.0376	650	0.0556	-
0.0405	700	0.0603	-
0.0434	750	0.0483	-
0.0463	800	0.0439	-
0.0492	850	0.019	-
0.0521	900	0.0359	-
0.0550	950	0.0253	-
0.0579	1000	0.029	-
0.0608	1050	0.0271	-
0.0637	1100	0.0232	-
0.0666	1150	0.0162	-
0.0695	1200	0.0269	-
0.0724	1250	0.0191	-
0.0753	1300	0.0113	-
0.0782	1350	0.0158	-
0.0810	1400	0.0137	-
0.0839	1450	0.015	-
0.0868	1500	0.0075	-
0.0897	1550	0.008	-
0.0926	1600	0.014	-
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0.0984	1700	0.0102	-
0.1013	1750	0.0119	-
0.1042	1800	0.0129	-
0.1071	1850	0.0104	-
0.1100	1900	0.01	-
0.1129	1950	0.0034	-
0.1158	2000	0.0076	-
0.1187	2050	0.0118	-
0.1216	2100	0.0052	-
0.1245	2150	0.0015	-
0.1274	2200	0.009	-
0.1303	2250	0.002	-
0.1331	2300	0.0019	-
0.1360	2350	0.0108	-
0.1389	2400	0.0092	-
0.1418	2450	0.0013	-
0.1447	2500	0.001	-
0.1476	2550	0.0008	-
0.1505	2600	0.0009	-
0.1534	2650	0.0084	-
0.1563	2700	0.0027	-
0.1592	2750	0.0009	-
0.1621	2800	0.0078	-
0.1650	2850	0.0014	-
0.1679	2900	0.0154	-
0.1708	2950	0.0007	-
0.1737	3000	0.0147	-
0.1766	3050	0.0004	-
0.1795	3100	0.0087	-
0.1824	3150	0.0069	-
0.1852	3200	0.0007	-
0.1881	3250	0.0076	-
0.1910	3300	0.001	-
0.1939	3350	0.0078	-
0.1968	3400	0.0009	-
0.1997	3450	0.0007	-
0.2026	3500	0.0112	-
0.2055	3550	0.008	-
0.2084	3600	0.0004	-
0.2113	3650	0.0005	-
0.2142	3700	0.0003	-
0.2171	3750	0.0004	-
0.2200	3800	0.0003	-
0.2229	3850	0.0152	-
0.2258	3900	0.0143	-
0.2287	3950	0.0081	-
0.2316	4000	0.0088	-
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0.2374	4100	0.0042	-
0.2402	4150	0.0014	-
0.2431	4200	0.0003	-
0.2460	4250	0.0228	-
0.2489	4300	0.0104	-
0.2518	4350	0.0002	-
0.2547	4400	0.0147	-
0.2576	4450	0.0145	-
0.2605	4500	0.0082	-
0.2634	4550	0.0004	-
0.2663	4600	0.0003	-
0.2692	4650	0.0073	-
0.2721	4700	0.0026	-
0.2750	4750	0.001	-
0.2779	4800	0.0081	-
0.2808	4850	0.0111	-
0.2837	4900	0.0014	-
0.2866	4950	0.0008	-
0.2895	5000	0.0077	-
0.2923	5050	0.0002	-
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0.3039	5250	0.0003	-
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0.3097	5350	0.0022	-
0.3126	5400	0.0002	-
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0.3213	5550	0.0075	-
0.3242	5600	0.0077	-
0.3271	5650	0.0008	-
0.3300	5700	0.0074	-
0.3329	5750	0.0003	-
0.3358	5800	0.0001	-
0.3387	5850	0.0001	-
0.3416	5900	0.0003	-
0.3444	5950	0.0009	-
0.3473	6000	0.0061	-
0.3502	6050	0.0005	-
0.3531	6100	0.0079	-
0.3560	6150	0.0101	-
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0.3879	6700	0.0001	-
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0.4834	8350	0.0001	-
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0.6078	10500	0.0075	-
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0.6252	10800	0.0001	-
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0.8134	14050	0.0001	-
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0.8278	14300	0.0086	-
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0.8336	14400	0.0001	-
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0.8944	15450	0.0072	-
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Citation

BibTeX

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