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mini1013
/
master_cate_bc15

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
roberta
generated_from_setfit_trainer
Eval Results
Model card Files Community
mini1013 commited on
Commit
2d8c6f4
·
verified ·
1 Parent(s): df363d6

Push model using huggingface_hub.

Browse files
Files changed (13) hide show
  1. 1_Pooling/config.json +10 -0
  2. README.md +332 -0
  3. config.json +29 -0
  4. config_sentence_transformers.json +10 -0
  5. config_setfit.json +4 -0
  6. model.safetensors +3 -0
  7. model_head.pkl +3 -0
  8. modules.json +14 -0
  9. sentence_bert_config.json +4 -0
  10. special_tokens_map.json +51 -0
  11. tokenizer.json +0 -0
  12. tokenizer_config.json +66 -0
  13. vocab.txt +0 -0
1_Pooling/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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 +1,332 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ tags:
3
+ - setfit
4
+ - sentence-transformers
5
+ - text-classification
6
+ - generated_from_setfit_trainer
7
+ widget:
8
+ - text: '[홍스몰]실리콘 귀이개3종(색상랜덤) 2in1양면 귀 크리너 귀파개 귀후비개 귀청소 실리콘 양면귀이개(색상랜덤3개) 출산/육아 >
9
+ 위생/건강용품 > 유아면봉'
10
+ - text: 블루본 아이노우 미니 썸머라인 컬러 초소형 마스크 [10매] 스트랩일체형 민트 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아마스크
11
+ - text: 피지오머 베이비 코흡인기(필터리필5개) /필터리필20개 피지오머베이비필터20매 출산/육아 > 위생/건강용품 > 콧물흡입기
12
+ - text: 국내산 무형광 고급 순면 입체 면 마스크 유아 아동 초소형 마스크 영아용 겨울 마스크_05.달콤캔디 출산/육아 > 위생/건강용품 >
13
+ 유아마스크
14
+ - text: 퓨어닷 숨쉬기편한 아기맞춤 초소형 마스크(컬러선택) KF-AD 30매 405241 화이트 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아면봉
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:** 14 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
+ | 3.0 | <ul><li>'나무면봉 메이컵수정 키보드청소 틈새 면봉 400P 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아면봉'</li><li>'비앤비 신생아면봉 종이대 210P 아기면봉 유아면봉 얇은면봉 [제조일자 2020년 유통기한 비대상 품목] 기능성티슈_아토마일드 캡형64매x2 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아면봉'</li><li>'Mom 비앤비 유아용면봉 원형-종이대 200P x 5 칫솔/치약_베이비치약 겔 포도60gx3 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아면봉'</li></ul> |
68
+ | 1.0 | <ul><li>'복사기 복합기 래 성행하고 있다 적용 경자기 핑크 42941709N4665729445 TK4148 핑크 케이스 (20202 출산/육아 > 위생/건강용품 > 분통/파우더통'</li><li>'레이져프린터 래 성행하고 있다 겸용 코니카 미놀타 42941710N1773396605 TN117H 핑크 케이스 (프린트 대 출산/육아 > 위생/건강용품 > 분통/파우더통'</li><li>'도 적용 형제 MFC1818 셀렌 드럼 핑크 케이스 42941711N4876615688 5000 페이지 MFC-1818 핑크 출산/육아 > 위생/건강용품 > 분통/파우더통'</li></ul> |
69
+ | 7.0 | <ul><li>'미니마우스 손톱깍이 캡형 깍끼 네일 아트 용품 정리 소지 블루 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아이발용품'</li><li>'손톱깍이_세트 /휴대용 손톱깎이 4종_세트/네일/ 노랑 AK-86 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아이발용품'</li><li>'손톱깎이 세트 잘깎이는 네일클리퍼 답례품 손톱깍이 휴대용 블랙 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아이발용품'</li></ul> |
70
+ | 6.0 | <ul><li>'본베베 아기 손톱 네일트리머 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아손톱가위/손톱깍이'</li><li>'신생아 안전손톱깎이 아기손톱갈이 코딱지집게 네일케어세트 3종 4종 손톱가위 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아손톱가위/손톱깍이'</li><li>'콤비 신생아용 아기 네일트리머 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아손톱가위/손톱깍이'</li></ul> |
71
+ | 2.0 | <ul><li>'레인보우프렌즈 마스크 유아 방수 물놀이 수영장 워터 어린이 새부리형 빨아쓰는 초등학생 [6번] 3D페이스 (기능성)마스크_주황_S-28cm(4~7세) 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아마스크'</li><li>'유아용 입체 어린이 마스크 유아동 매쉬 면 여름 마스크 메쉬마스크_02.팝핑핑크 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아마스크'</li><li>'KC인증 여름 아기 초소형 유아 키즈 연예인 아동 소형 블랙 캐릭터 마스크 시원한 연예인 01.투톤마스크_투톤마스크(그레이)_L 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아마스크'</li></ul> |
72
+ | 0.0 | <ul><li>'종량제 기저귀 쓰레기통 20L 압축 냄새차단 기저귀휴지통 10L 1+1 페달7리터 출산/육아 > 위생/건강용품 > 기저귀휴지통'</li><li>'냄새차단 기저귀 쓰레기통 이지캔 네오 20L 휴지통 휴지통_01-이지캔네오-화이트(리필1롤) 출산/육아 > 위생/건강용품 > 기저귀휴지통'</li><li>'냄새안나는 기저귀 휴지통 밀폐 휴지통 방취 밀봉 umee 검정 + 기저귀 쓰레기 봉투 출산/육아 > 위생/건강용품 > 기저귀휴지통'</li></ul> |
73
+ | 12.0 | <ul><li>'테니 스공 의자 발커버 십자 컷팅 5색상 1P 층간 소음 의자발 공발 소리 식탁 다리 그린 출산/육아 > 위생/건강용품 > 투약기'</li><li>'이동형 디자인 메디컬박스 가정 차량비치용 약통 대형 (대형)화이트 출산/육아 > 위생/건강용품 > 투약기'</li><li>'라이트 LED 편리한 귀이개 요즘핫한 귀청소 7종세트 추천 출산/육아 > 위생/건강용품 > 투약기'</li></ul> |
74
+ | 4.0 | <ul><li>'준주 바나나 휴대용변기 생분해 전용비닐봉지[60매] 30매 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아변기/커버'</li><li>'록시키드 휴대용 아기변기 세트(변기+리필봉투+라이너) 배변훈련 [440024][핑크]+블루라이너+리필 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아변기/커버'</li><li>'라비베베 국민 아기 유아 사다리변기 변기 커버 휴대용변기 육아 배변훈련 라이트그레이 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아변기/커버'</li></ul> |
75
+ | 5.0 | <ul><li>'애경 말랑카우 버블 핸드워시 리필 손세정 물비누 250 화이트우유향250ml 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아손세정제'</li><li>'해피홈 SAFE365 핸드워시 무향 200ml 리필 5개 해피홈 SAFE365 핸드워시 무향 200ml 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아손세정제'</li><li>'소독티슈 의약외품 캡형 80매 메디와이퍼 세이프 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아손세정제'</li></ul> |
76
+ | 11.0 | <ul><li>'주문제작 사진 문구변경 키재기자 유아 어린이 아기 아이 키재기 포스터 컬러-패턴블루_포토+문구형(문구와사진추가) 출산/육아 > 위생/건강용품 > 키재기'</li><li>'유아 아이 아기 키재기자_감성 09_스타 그레이 출산/육아 > 위생/건강용품 > 키재기'</li><li>'주문제작 사진 문구변경 키재기자 유아 어린이 아기 아이 키재기 포스터 숲속-베이지_문구형(문구만변경) 출산/육아 > 위생/건강용품 > 키재기'</li></ul> |
77
+ | 10.0 | <ul><li>'귀안아픈 인기 아동용 캐릭터 유아용 마스크 빨아쓰는마스크 방수 XL_핑크 출산/육아 > 위생/건강용품 > 콧물흡입기'</li><li>'한일 콧물흡입기 호환 석션팁 포근 개별위생포장 노즐팁 PC_PC 3호 출산/육아 > 위생/건강용품 > 콧물흡입기'</li><li>'코세척기 아기 비강 흡입기 코 청소 바늘 튜브 세척 클리너 비염 세척기 신생아 돌보기 03 블루 10ml 출산/육아 > 위생/건강용품 > 콧물흡입기'</li></ul> |
78
+ | 9.0 | <ul><li>'메디록스 Medilox-S4L 대용량 일반용 살균소독제 B-4L+ 핸드워시 300ml 출산/육아 > 위생/건강용품 > 제균스프레이'</li><li>'애경 랩신 항균 소독 스프레이 X 2개 출산/육아 > 위생/건강용품 > 제균스프레이'</li><li>'비앤비 아기 유아 안심 무알콜 제균 소독 스프레이 용기300ml 베이비 장난감 세정제 A08.세정티슈 캡형6+휴대2 출산/육아 > 위생/건강용품 > 제균스프레이'</li></ul> |
79
+ | 13.0 | <ul><li>'순한염색약 새치머리 셀프 먹물 1분 상품선택_7호(흑갈색) 출산/육아 > 위생/건강용품 > 해열시트'</li><li>'곰탱이 어린이 열냉각시트 6매입 3통 출산/육아 > 위생/건강용품 > 해열시트'</li><li>'1/1+1 남녀공용 휴대용 차량용 스텐 보온 텀블러 엘레강스 화이트x1+고은색x1_450ml 출산/육아 > 위생/건강용품 > 해열시트'</li></ul> |
80
+ | 8.0 | <ul><li>'[주토이] 캐릭터 밴드큐어-표준형 패션밴드 어린이밴드 반창고 스파이더맨 8매입 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아항균팩'</li><li>'[1+1] 마더케이 에코 아기지퍼백(S+M+L+XL)4종+4종 /스몰GIFT 외 출산준비 07. 휴대용젖병건조대 (크림모카) 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아항균팩'</li><li>'피그비 항균 아기 지퍼백 10종모음 1+1+1이벤트 신생아 용품 출산 준비물 유아 위생 02. Small 1+1 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아항균팩'</li></ul> |
81
+
82
+ ## Evaluation
83
+
84
+ ### Metrics
85
+ | Label | Accuracy |
86
+ |:--------|:---------|
87
+ | **all** | 1.0 |
88
+
89
+ ## Uses
90
+
91
+ ### Direct Use for Inference
92
+
93
+ First install the SetFit library:
94
+
95
+ ```bash
96
+ pip install setfit
97
+ ```
98
+
99
+ Then you can load this model and run inference.
100
+
101
+ ```python
102
+ from setfit import SetFitModel
103
+
104
+ # Download from the 🤗 Hub
105
+ model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bc15")
106
+ # Run inference
107
+ preds = model("블루본 아이노우 미니 썸머라인 컬러 초소형 마스크 [10매] 스트랩일체형 민트 출산/육아 > 위생/건강용품 > 유아마스크")
108
+ ```
109
+
110
+ <!--
111
+ ### Downstream Use
112
+
113
+ *List how someone could finetune this model on their own dataset.*
114
+ -->
115
+
116
+ <!--
117
+ ### Out-of-Scope Use
118
+
119
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
120
+ -->
121
+
122
+ <!--
123
+ ## Bias, Risks and Limitations
124
+
125
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
126
+ -->
127
+
128
+ <!--
129
+ ### Recommendations
130
+
131
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
132
+ -->
133
+
134
+ ## Training Details
135
+
136
+ ### Training Set Metrics
137
+ | Training set | Min | Median | Max |
138
+ |:-------------|:----|:--------|:----|
139
+ | Word count | 7 | 14.6957 | 34 |
140
+
141
+ | Label | Training Sample Count |
142
+ |:------|:----------------------|
143
+ | 0.0 | 70 |
144
+ | 1.0 | 70 |
145
+ | 2.0 | 70 |
146
+ | 3.0 | 70 |
147
+ | 4.0 | 70 |
148
+ | 5.0 | 70 |
149
+ | 6.0 | 20 |
150
+ | 7.0 | 70 |
151
+ | 8.0 | 70 |
152
+ | 9.0 | 70 |
153
+ | 10.0 | 70 |
154
+ | 11.0 | 70 |
155
+ | 12.0 | 70 |
156
+ | 13.0 | 70 |
157
+
158
+ ### Training Hyperparameters
159
+ - batch_size: (256, 256)
160
+ - num_epochs: (30, 30)
161
+ - max_steps: -1
162
+ - sampling_strategy: oversampling
163
+ - num_iterations: 50
164
+ - body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
165
+ - head_learning_rate: 0.01
166
+ - loss: CosineSimilarityLoss
167
+ - distance_metric: cosine_distance
168
+ - margin: 0.25
169
+ - end_to_end: False
170
+ - use_amp: False
171
+ - warmup_proportion: 0.1
172
+ - l2_weight: 0.01
173
+ - seed: 42
174
+ - eval_max_steps: -1
175
+ - load_best_model_at_end: False
176
+
177
+ ### Training Results
178
+ | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
179
+ |:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
180
+ | 0.0055 | 1 | 0.493 | - |
181
+ | 0.2747 | 50 | 0.5 | - |
182
+ | 0.5495 | 100 | 0.4753 | - |
183
+ | 0.8242 | 150 | 0.1574 | - |
184
+ | 1.0989 | 200 | 0.0403 | - |
185
+ | 1.3736 | 250 | 0.0158 | - |
186
+ | 1.6484 | 300 | 0.0036 | - |
187
+ | 1.9231 | 350 | 0.0003 | - |
188
+ | 2.1978 | 400 | 0.0002 | - |
189
+ | 2.4725 | 450 | 0.0001 | - |
190
+ | 2.7473 | 500 | 0.0001 | - |
191
+ | 3.0220 | 550 | 0.0001 | - |
192
+ | 3.2967 | 600 | 0.0001 | - |
193
+ | 3.5714 | 650 | 0.0 | - |
194
+ | 3.8462 | 700 | 0.0 | - |
195
+ | 4.1209 | 750 | 0.0 | - |
196
+ | 4.3956 | 800 | 0.0 | - |
197
+ | 4.6703 | 850 | 0.0 | - |
198
+ | 4.9451 | 900 | 0.0 | - |
199
+ | 5.2198 | 950 | 0.0 | - |
200
+ | 5.4945 | 1000 | 0.0 | - |
201
+ | 5.7692 | 1050 | 0.0 | - |
202
+ | 6.0440 | 1100 | 0.0 | - |
203
+ | 6.3187 | 1150 | 0.0 | - |
204
+ | 6.5934 | 1200 | 0.0 | - |
205
+ | 6.8681 | 1250 | 0.0 | - |
206
+ | 7.1429 | 1300 | 0.0 | - |
207
+ | 7.4176 | 1350 | 0.0 | - |
208
+ | 7.6923 | 1400 | 0.0 | - |
209
+ | 7.9670 | 1450 | 0.0 | - |
210
+ | 8.2418 | 1500 | 0.0 | - |
211
+ | 8.5165 | 1550 | 0.0 | - |
212
+ | 8.7912 | 1600 | 0.0 | - |
213
+ | 9.0659 | 1650 | 0.0 | - |
214
+ | 9.3407 | 1700 | 0.0 | - |
215
+ | 9.6154 | 1750 | 0.0 | - |
216
+ | 9.8901 | 1800 | 0.0 | - |
217
+ | 10.1648 | 1850 | 0.0 | - |
218
+ | 10.4396 | 1900 | 0.0 | - |
219
+ | 10.7143 | 1950 | 0.0 | - |
220
+ | 10.9890 | 2000 | 0.0 | - |
221
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222
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225
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226
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269
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270
+ | 24.7253 | 4500 | 0.0 | - |
271
+ | 25.0 | 4550 | 0.0 | - |
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274
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276
+ | 26.3736 | 4800 | 0.0 | - |
277
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278
+ | 26.9231 | 4900 | 0.0 | - |
279
+ | 27.1978 | 4950 | 0.0 | - |
280
+ | 27.4725 | 5000 | 0.0 | - |
281
+ | 27.7473 | 5050 | 0.0 | - |
282
+ | 28.0220 | 5100 | 0.0 | - |
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+ | 28.2967 | 5150 | 0.0 | - |
284
+ | 28.5714 | 5200 | 0.0 | - |
285
+ | 28.8462 | 5250 | 0.0 | - |
286
+ | 29.1209 | 5300 | 0.0 | - |
287
+ | 29.3956 | 5350 | 0.0 | - |
288
+ | 29.6703 | 5400 | 0.0 | - |
289
+ | 29.9451 | 5450 | 0.0 | - |
290
+
291
+ ### Framework Versions
292
+ - Python: 3.10.12
293
+ - SetFit: 1.1.0
294
+ - Sentence Transformers: 3.3.1
295
+ - Transformers: 4.44.2
296
+ - PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
297
+ - Datasets: 3.2.0
298
+ - Tokenizers: 0.19.1
299
+
300
+ ## Citation
301
+
302
+ ### BibTeX
303
+ ```bibtex
304
+ @article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
305
+ doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
306
+ url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
307
+ author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
308
+ keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
309
+ title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
310
+ publisher = {arXiv},
311
+ year = {2022},
312
+ copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
313
+ }
314
+ ```
315
+
316
+ <!--
317
+ ## Glossary
318
+
319
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
320
+ -->
321
+
322
+ <!--
323
+ ## Model Card Authors
324
+
325
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
326
+ -->
327
+
328
+ <!--
329
+ ## Model Card Contact
330
+
331
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
332
+ -->
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:f2425ac5a9efe57a6ba99e3a045f8bd3551376006aca819787c55a084402d41f
3
+ size 442494816
model_head.pkl ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:bed2f9dbcc256b74ff6212648e09134e54bcf73c8d760fae1b73546db354b9cd
3
+ size 87047
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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