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mini1013
/
master_cate_el13

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
roberta
generated_from_setfit_trainer
Eval Results
Model card Files Community
master_cate_el13 / README.md
mini1013's picture
mini1013
Push model using huggingface_hub.
a0cb3ab verified
preview code
|
raw
history blame
11.7 kB
metadata
base_model: mini1013/master_domain
library_name: setfit
metrics:
  - metric
pipeline_tag: text-classification
tags:
  - setfit
  - sentence-transformers
  - text-classification
  - generated_from_setfit_trainer
widget:
  - text: LG전자 올레드 TV OLED55C2FNA 스탠드 윤성 운송료상이  윤성종합가전
  - text: '[엡손] EH-LS500W / 4K UHD 4000안시 2,500,000:1 EPSON 빔 프로젝터 초단초점  (주)메리트정보'
  - text: 루컴즈 2024년형 50인치 스마트 UHD 구글 TV 4K 에너지효율 1등급 T5003KUG 스탠드  빌리어네어디
  - text: >-
      이노스 S8601KU LG 패널 스마트 TV 구글티비 벽걸이 기사방문설치(브라켓별도)_수도권(서울경기인천)_86인치 QLED 구글TV
      (주)티지디지털
  - text: 삼성 WMN4070SG 벽결이브라켓 삼성고정브라켓  두루엠에스
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: metric
            value: 0.763001415762152
            name: Metric

SetFit with mini1013/master_domain

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses mini1013/master_domain 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:

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

Model Details

Model Description

Model Sources

Model Labels

Label Examples
6
  • '윤씨네 J-SV / 족자스크린 4:3비율 100인치 에스앤피'
  • '[ FLAT FLOW ] 플랏플로우 100인치 와이드 분리형 족자스크린 F-HJ100W F-HJ100W (100인치 와이드 족자형) 아이티원'
  • '윤씨네 J-SH40 / 와이드 족자스크린 16:9 40인치 에스앤피'
2
  • '75인치 189cm 4K UHD 비즈니스TV LH75BECH 스탠드 에너지효율등급 1등급 우수한 내구성 주식회사 쇼핑하는니체'
  • '[LG] 55인치 UHD 단독형 사이니지 3시리즈 (55UL3J) 고정형 벽걸이 설치 주식회사 케이엠시스템'
  • '[LG] 55인치 비디오월 슬림 베젤 1.74 mm, 500nit (55VM5J) 벽걸이 설치 (별도문의) 주식회사 케이엠시스템'
5
  • '벤큐 GS50 풀HD 캠핑용 빔프로젝터 안드로이드 아이폰 무선미러링 배터리내장 블루투스 (주)아솔컴퍼니'
  • '에이서 DX227 🧡정품 신형🧡 5200안시 XGA 20000:1 DLP 회의용 교육용 강당용 멀티용 도움에이브이'
  • '[피제이시스] 엡손 EB-L1070U 레이저프로젝터 ❤️정품새상품 ❤️ 주식회사 피제이시스(PJSYS.co.Ltd.)'
0
  • '이노스 S2401KU 어반스톡'
  • '[무결점] 프리즘 바이런 75인치 1등급 4K HDR 베젤리스TV 패널 2년 무상보증 / BR750UD_기사설치포함 (주)프리즘코리아'
  • '[무결점] 프리즘 바이런 55인치 1등급 4K HDR 베젤리스TV 패널 2년 무상보증 / BR550UHD (주)프리즘코리아'
4
  • '[PICO 국내 공식판매처] PICO NEO3 Enterprise VR (256GB) / 공공기관 및 공공교육기관 전용 주식회사 메타에듀시스'
  • '에듀플레이어 EA400 DVD플레이어 CD/DVD리핑 투웨이 블루투스 EA400 (ED404) 주식회사 에듀플레이어'
  • '오큘러스 퀘스트2 Oculus Quest2 올인원 VR게임헤드셋 퀘스트2 128GB (관세 대납) 팽마켓'
1
  • '카멜 디지털액자화이트(블랙) / PF1040IPS /10인치 디지털액자(동영상,슬리이드쇼,앨범) 선물용디지털액자PF-1040IPS / 디지털사진액자/ 16:9화면(화이트or 블랙) 블랙 에스라B2B'
  • '컴스마트 BM170 15.4형 스마트 디지털 액자 동영상 시계 달력 HDMI 서브 모니터 블루시스템쇼핑몰 주식회사'
  • '카멜 디지털액자 10인치 PF-1040IPS 미니모니터 사진 동영상 음악 에스제이인터내셔널'
3
  • 'COMBO-2000A (금영 (KY)/ 내셔널 (NATIONAL) / 넥스디지탈 (NEX) /넥슨 (NEXN) /뉴썬인더스트리 엔플러스(NPLUS)/ 다비디스플레이 (DAVI) COMBO-2000A 메카트로주식회사'
  • 'COMBO-119 /APH13000/AP-H3020/AP-H4000/APH-H2300/AP-HH232N/IAS-T1010/IAS-T810/IAS-T82CA 지에이치스토어'
  • 'COMBO-2201 (AKB75455603 / AKB75635301 / AKB75635305 / AKB75675304 / akb75675306 / AKB75755301) 메카트로'

Evaluation

Metrics

Label Metric
all 0.7630

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("mini1013/master_cate_el13")
# Run inference
preds = model("삼성 WMN4070SG 벽결이브라켓 삼성고정브라켓  두루엠에스")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 3 10.4229 25
Label Training Sample Count
0 50
1 50
2 50
3 50
4 50
5 50
6 50

Training Hyperparameters

  • batch_size: (512, 512)
  • num_epochs: (20, 20)
  • max_steps: -1
  • sampling_strategy: oversampling
  • num_iterations: 40
  • body_learning_rate: (2e-05, 2e-05)
  • head_learning_rate: 2e-05
  • 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: False

Training Results

Epoch Step Training Loss Validation Loss
0.0182 1 0.4965 -
0.9091 50 0.118 -
1.8182 100 0.0382 -
2.7273 150 0.0008 -
3.6364 200 0.0003 -
4.5455 250 0.0002 -
5.4545 300 0.0002 -
6.3636 350 0.0002 -
7.2727 400 0.0001 -
8.1818 450 0.0001 -
9.0909 500 0.0001 -
10.0 550 0.0001 -
10.9091 600 0.0001 -
11.8182 650 0.0001 -
12.7273 700 0.0001 -
13.6364 750 0.0001 -
14.5455 800 0.0001 -
15.4545 850 0.0001 -
16.3636 900 0.0001 -
17.2727 950 0.0001 -
18.1818 1000 0.0001 -
19.0909 1050 0.0001 -
20.0 1100 0.0 -

Framework Versions

  • Python: 3.10.12
  • SetFit: 1.1.0.dev0
  • Sentence Transformers: 3.1.1
  • Transformers: 4.46.1
  • PyTorch: 2.4.0+cu121
  • Datasets: 2.20.0
  • Tokenizers: 0.20.0

Citation

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}
}