---
library_name: setfit
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
base_model: projecte-aina/ST-NLI-ca_paraphrase-multilingual-mpnet-base
metrics:
- accuracy
widget:
- text: Estic preocupat per la falta de legislació i regulació adequada per protegir
    les dades personals en línia. Les empreses han d'assumir més responsabilitat i
    complir amb els estàndards de seguretat més estrictes per protegir la privacitat
    dels usuaris.
- text: M'he sentit frustrat i insegur a causa de la manca de control sobre les meves
    dades personals en línia. Les empreses i els proveïdors de serveis haurien de
    ser més transparents sobre com gestionen les nostres dades i oferir opcions de
    control més gran als usuaris.
- text: Proposo l'ús de lluminàries de tecnologia LED amb control de la intensitat
    i la direccionalitat de la llum per minimitzar la contaminació lumínica i preservar
    la visió del cel nocturn.
- text: Estic frustrat amb les polítiques de comerç exterior que no promoguin la transferència
    de tecnologia i coneixement cap a les empreses locals. La manca d'assistència
    tècnica i suport pot limitar la capacitat de les empreses locals per competir
    a nivell internacional.
- text: Suggeriria que es realitzessin campanyes de recompensa per incentivar els
    ciutadans a informar de fuites d'aigua, oferint descomptes en la factura d'aigua
    o altres incentius.
pipeline_tag: text-classification
inference: true
---

# SetFit with projecte-aina/ST-NLI-ca_paraphrase-multilingual-mpnet-base

This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [projecte-aina/ST-NLI-ca_paraphrase-multilingual-mpnet-base](https://huggingface.co/projecte-aina/ST-NLI-ca_paraphrase-multilingual-mpnet-base) 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:** [projecte-aina/ST-NLI-ca_paraphrase-multilingual-mpnet-base](https://huggingface.co/projecte-aina/ST-NLI-ca_paraphrase-multilingual-mpnet-base)
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
- **Maximum Sequence Length:** 128 tokens
- **Number of Classes:** 20 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                                                                                                                                                              |
|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 0     | <ul><li>'Aquest text és Aigües.'</li><li>'Aquest text és Aigües.'</li><li>'Aquest text és Aigües.'</li></ul>                                                          |
| 1     | <ul><li>'Aquest text és Consum, comerç i mercats.'</li><li>'Aquest text és Consum, comerç i mercats.'</li><li>'Aquest text és Consum, comerç i mercats.'</li></ul>    |
| 2     | <ul><li>'Aquest text és Cultura.'</li><li>'Aquest text és Cultura.'</li><li>'Aquest text és Cultura.'</li></ul>                                                       |
| 3     | <ul><li>'Aquest text és Economia.'</li><li>'Aquest text és Economia.'</li><li>'Aquest text és Economia.'</li></ul>                                                    |
| 4     | <ul><li>'Aquest text és Educació.'</li><li>'Aquest text és Educació.'</li><li>'Aquest text és Educació.'</li></ul>                                                    |
| 5     | <ul><li>'Aquest text és Enllumenat públic.'</li><li>'Aquest text és Enllumenat públic.'</li><li>'Aquest text és Enllumenat públic.'</li></ul>                         |
| 6     | <ul><li>'Aquest text és Esports.'</li><li>'Aquest text és Esports.'</li><li>'Aquest text és Esports.'</li></ul>                                                       |
| 7     | <ul><li>'Aquest text és Habitatge.'</li><li>'Aquest text és Habitatge.'</li><li>'Aquest text és Habitatge.'</li></ul>                                                 |
| 8     | <ul><li>'Aquest text és Horta.'</li><li>'Aquest text és Horta.'</li><li>'Aquest text és Horta.'</li></ul>                                                             |
| 9     | <ul><li>'Aquest text és Informació general.'</li><li>'Aquest text és Informació general.'</li><li>'Aquest text és Informació general.'</li></ul>                      |
| 10    | <ul><li>'Aquest text és Informàtica.'</li><li>'Aquest text és Informàtica.'</li><li>'Aquest text és Informàtica.'</li></ul>                                           |
| 11    | <ul><li>'Aquest text és Joventut.'</li><li>'Aquest text és Joventut.'</li><li>'Aquest text és Joventut.'</li></ul>                                                    |
| 12    | <ul><li>'Aquest text és Medi ambient.'</li><li>'Aquest text és Medi ambient.'</li><li>'Aquest text és Medi ambient.'</li></ul>                                        |
| 13    | <ul><li>'Aquest text és Neteja de la via pública.'</li><li>'Aquest text és Neteja de la via pública.'</li><li>'Aquest text és Neteja de la via pública.'</li></ul>    |
| 14    | <ul><li>'Aquest text és Salut pública i Cementiri.'</li><li>'Aquest text és Salut pública i Cementiri.'</li><li>'Aquest text és Salut pública i Cementiri.'</li></ul> |
| 15    | <ul><li>'Aquest text és Seguretat.'</li><li>'Aquest text és Seguretat.'</li><li>'Aquest text és Seguretat.'</li></ul>                                                 |
| 16    | <ul><li>'Aquest text és Serveis socials.'</li><li>'Aquest text és Serveis socials.'</li><li>'Aquest text és Serveis socials.'</li></ul>                               |
| 17    | <ul><li>'Aquest text és Tramitacions.'</li><li>'Aquest text és Tramitacions.'</li><li>'Aquest text és Tramitacions.'</li></ul>                                        |
| 18    | <ul><li>'Aquest text és Urbanisme.'</li><li>'Aquest text és Urbanisme.'</li><li>'Aquest text és Urbanisme.'</li></ul>                                                 |
| 19    | <ul><li>'Aquest text és Via pública i mobilitat.'</li><li>'Aquest text és Via pública i mobilitat.'</li><li>'Aquest text és Via pública i mobilitat.'</li></ul>       |

## 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("adriansanz/fs_setfit_dummy")
# Run inference
preds = model("Suggeriria que es realitzessin campanyes de recompensa per incentivar els ciutadans a informar de fuites d'aigua, oferint descomptes en la factura d'aigua o altres incentius.")
```

<!--
### 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   | 4.85   | 8   |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0     | 8                     |
| 1     | 8                     |
| 2     | 8                     |
| 3     | 8                     |
| 4     | 8                     |
| 5     | 8                     |
| 6     | 8                     |
| 7     | 8                     |
| 8     | 8                     |
| 9     | 8                     |
| 10    | 8                     |
| 11    | 8                     |
| 12    | 8                     |
| 13    | 8                     |
| 14    | 8                     |
| 15    | 8                     |
| 16    | 8                     |
| 17    | 8                     |
| 18    | 8                     |
| 19    | 8                     |

### Training Hyperparameters
- batch_size: (16, 16)
- num_epochs: (3, 3)
- 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 |
|:-------:|:--------:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0007  | 1        | 0.1362        | -               |
| 0.0329  | 50       | 0.0344        | -               |
| 0.0658  | 100      | 0.0017        | -               |
| 0.0987  | 150      | 0.0013        | -               |
| 0.1316  | 200      | 0.0013        | -               |
| 0.1645  | 250      | 0.0007        | -               |
| 0.1974  | 300      | 0.0004        | -               |
| 0.2303  | 350      | 0.0004        | -               |
| 0.2632  | 400      | 0.0006        | -               |
| 0.2961  | 450      | 0.0005        | -               |
| 0.3289  | 500      | 0.0003        | -               |
| 0.3618  | 550      | 0.0005        | -               |
| 0.3947  | 600      | 0.0006        | -               |
| 0.4276  | 650      | 0.0004        | -               |
| 0.4605  | 700      | 0.0003        | -               |
| 0.4934  | 750      | 0.0001        | -               |
| 0.5263  | 800      | 0.0002        | -               |
| 0.5592  | 850      | 0.0002        | -               |
| 0.5921  | 900      | 0.0002        | -               |
| 0.625   | 950      | 0.0002        | -               |
| 0.6579  | 1000     | 0.0002        | -               |
| 0.6908  | 1050     | 0.0002        | -               |
| 0.7237  | 1100     | 0.0002        | -               |
| 0.7566  | 1150     | 0.0002        | -               |
| 0.7895  | 1200     | 0.0002        | -               |
| 0.8224  | 1250     | 0.0003        | -               |
| 0.8553  | 1300     | 0.0002        | -               |
| 0.8882  | 1350     | 0.0001        | -               |
| 0.9211  | 1400     | 0.0001        | -               |
| 0.9539  | 1450     | 0.0002        | -               |
| 0.9868  | 1500     | 0.0002        | -               |
| 1.0     | 1520     | -             | 0.1669          |
| 1.0197  | 1550     | 0.0002        | -               |
| 1.0526  | 1600     | 0.0001        | -               |
| 1.0855  | 1650     | 0.0003        | -               |
| 1.1184  | 1700     | 0.0002        | -               |
| 1.1513  | 1750     | 0.0002        | -               |
| 1.1842  | 1800     | 0.0001        | -               |
| 1.2171  | 1850     | 0.0002        | -               |
| 1.25    | 1900     | 0.0003        | -               |
| 1.2829  | 1950     | 0.0002        | -               |
| 1.3158  | 2000     | 0.0001        | -               |
| 1.3487  | 2050     | 0.0002        | -               |
| 1.3816  | 2100     | 0.0001        | -               |
| 1.4145  | 2150     | 0.0001        | -               |
| 1.4474  | 2200     | 0.0001        | -               |
| 1.4803  | 2250     | 0.0002        | -               |
| 1.5132  | 2300     | 0.0002        | -               |
| 1.5461  | 2350     | 0.0002        | -               |
| 1.5789  | 2400     | 0.0001        | -               |
| 1.6118  | 2450     | 0.0001        | -               |
| 1.6447  | 2500     | 0.0002        | -               |
| 1.6776  | 2550     | 0.0002        | -               |
| 1.7105  | 2600     | 0.0002        | -               |
| 1.7434  | 2650     | 0.0001        | -               |
| 1.7763  | 2700     | 0.0001        | -               |
| 1.8092  | 2750     | 0.0001        | -               |
| 1.8421  | 2800     | 0.0001        | -               |
| 1.875   | 2850     | 0.0001        | -               |
| 1.9079  | 2900     | 0.0001        | -               |
| 1.9408  | 2950     | 0.0001        | -               |
| 1.9737  | 3000     | 0.0001        | -               |
| 2.0     | 3040     | -             | 0.1629          |
| 2.0066  | 3050     | 0.0001        | -               |
| 2.0395  | 3100     | 0.0001        | -               |
| 2.0724  | 3150     | 0.0001        | -               |
| 2.1053  | 3200     | 0.0001        | -               |
| 2.1382  | 3250     | 0.0001        | -               |
| 2.1711  | 3300     | 0.0001        | -               |
| 2.2039  | 3350     | 0.0001        | -               |
| 2.2368  | 3400     | 0.0001        | -               |
| 2.2697  | 3450     | 0.0001        | -               |
| 2.3026  | 3500     | 0.0002        | -               |
| 2.3355  | 3550     | 0.0001        | -               |
| 2.3684  | 3600     | 0.0001        | -               |
| 2.4013  | 3650     | 0.0001        | -               |
| 2.4342  | 3700     | 0.0001        | -               |
| 2.4671  | 3750     | 0.0001        | -               |
| 2.5     | 3800     | 0.0001        | -               |
| 2.5329  | 3850     | 0.0001        | -               |
| 2.5658  | 3900     | 0.0001        | -               |
| 2.5987  | 3950     | 0.0           | -               |
| 2.6316  | 4000     | 0.0           | -               |
| 2.6645  | 4050     | 0.0001        | -               |
| 2.6974  | 4100     | 0.0           | -               |
| 2.7303  | 4150     | 0.0001        | -               |
| 2.7632  | 4200     | 0.0001        | -               |
| 2.7961  | 4250     | 0.0001        | -               |
| 2.8289  | 4300     | 0.0001        | -               |
| 2.8618  | 4350     | 0.0001        | -               |
| 2.8947  | 4400     | 0.0001        | -               |
| 2.9276  | 4450     | 0.0001        | -               |
| 2.9605  | 4500     | 0.0001        | -               |
| 2.9934  | 4550     | 0.0           | -               |
| **3.0** | **4560** | **-**         | **0.1625**      |

* The bold row denotes the saved checkpoint.
### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- SetFit: 1.0.3
- Sentence Transformers: 3.0.0
- Transformers: 4.39.0
- PyTorch: 2.3.0+cu121
- Datasets: 2.19.1
- Tokenizers: 0.15.2

## 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.*
-->