--- 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: 아이워너 스마트체지방체중계KS-BF4000/홈트용품/헬스용품 더베스트샾 - text: 트랜스텍 팔뚝형 가정용 자동 혈압계 혈압측정기 TMB-1597 상승가압방식 바이메드 - text: 휴비딕 초음파 무선 신장계 HUK-2 아기 키측정기 키재기 자동 거리 G 핑크 골든 플레이스 - text: 앳플리 T9 정확한 몸무게 저울 더블스마트인 체중계 가정용 전자 기계 화이트 (주)픽스몰 - text: 어린이 신장 측정기 높이 벽 스티커 3D 키재기 신장계 B_큰 핑팝 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: 0.971224790949336 name: Metric --- # SetFit with mini1013/master_domain 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. 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:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) - **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens - **Number of Classes:** 7 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 | |:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1.0 | <ul><li>'신장 측정 기계 표준 기계식 측정기 학교 병원 약국 건강 검진 신장계 키재기 70-190cm 블랙_기계적 핑팝'</li><li>'공룡 자석 귀여운 키재기 기린 눈금 벽 측정도구 소프트웨어 보내기[프로 버전-양고] 고소몽 새벽잡화점'</li><li>'키 몸무게 측정기 검사 헬스장 학교 검진 보건실 신체 160kg 제품 (블랙) 노마둔'</li></ul> | | 5.0 | <ul><li>'휴비딕 신생아 유아 아기 고양이 강아지 반려동물 체중계 HUS-316B (주)휴비딕'</li><li>'[애구애구] 강아지 고양이 체중계 건전지 포함, 애견 원터치 무선 체중계, 반려견 몸무계 측정기 애드마스터'</li><li>'상업용 전자 정밀 소형 저울T사우나 헬스장 체중계 전자저울 100KG 150KG 이로운발견'</li></ul> | | 0.0 | <ul><li>'스마트 만보기 시계 만보팔찌 손목만보계 칼로리시계 스마트 만보 시계 팔찌 손목 형 실리콘 디지털 계 만보기시계-민트 제이한 주식회사'</li><li>'오리온 계수기 FH102 주식회사 다원피앤피'</li><li>'미니 디지털카운터기 0~99999까지 / 반지계수기 카운터기-파랑 대박나라'</li></ul> | | 4.0 | <ul><li>'브라운 써모스캔 귀 체온계 IRT6030 롯데백화점1관'</li><li>'브라운체온계 IRT-6030 적외선 귀체온계 가정용 신생아 체온계 필터21개+건전지 포함 브라운체온계 IRT-6030 주식회사 온라이브플러스'</li><li>'브라운 귀체온계 IRT-6030 + 필터21p포함/1년무상AS baby 신세계몰'</li></ul> | | 6.0 | <ul><li>'오므론 손목형 자동전자 혈압계 HEM-6161 가정용혈압계_MC 멸치쇼핑'</li><li>'인바디 BPBIO320N 자동 혈압계 BPBIO320N_그레이(테이블+의자 포함) 바디메디칼'</li><li>'휴비딕 비피첵 손목 자동 전자 혈압계 HBP-600 혈압측정기 판테온'</li></ul> | | 3.0 | <ul><li>'독일 LED 검이경(성인/아동 겸용)-건전지식 풍솔글로벌'</li><li>'간호사용 병원 진찰용품 의사 청진기 측정기 소아과 심박 내과 cosse2'</li><li>'SPIRIT 검이경 CK-939A /오토스코프/직접조사방식/알루미늄재질/좌우스위치방식적용 풍솔글로벌'</li></ul> | | 2.0 | <ul><li>'Wahoo Fitness 티커 심박수측정기(HRM) 스텔스 그레이 White 픽더마인드'</li><li>'POLAR Equine H10 라이딩 심박수 센서 라이브러리2'</li><li>'Polar H10 심박수 모니터, 블루투스 HRM 가슴 스트랩 - 아이폰 및 안드로이드 호환, 블랙 식스퀄리티'</li></ul> | ## Evaluation ### Metrics | Label | Metric | |:--------|:-------| | **all** | 0.9712 | ## 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("mini1013/master_cate_lh1") # Run inference preds = model("어린이 신장 측정기 높이 벽 스티커 3D 키재기 신장계 B_큰 핑팝") ``` <!-- ### 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 | 9.9771 | 18 | | Label | Training Sample Count | |:------|:----------------------| | 0.0 | 50 | | 1.0 | 50 | | 2.0 | 6 | | 3.0 | 50 | | 4.0 | 50 | | 5.0 | 50 | | 6.0 | 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 | |:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:| | 0.0208 | 1 | 0.4314 | - | | 1.0417 | 50 | 0.1947 | - | | 2.0833 | 100 | 0.0912 | - | | 3.125 | 150 | 0.0968 | - | | 4.1667 | 200 | 0.0231 | - | | 5.2083 | 250 | 0.0004 | - | | 6.25 | 300 | 0.0001 | - | | 7.2917 | 350 | 0.0001 | - | | 8.3333 | 400 | 0.0 | - | | 9.375 | 450 | 0.0001 | - | | 10.4167 | 500 | 0.0 | - | | 11.4583 | 550 | 0.0 | - | | 12.5 | 600 | 0.0 | - | | 13.5417 | 650 | 0.0 | - | | 14.5833 | 700 | 0.0 | - | | 15.625 | 750 | 0.0 | - | | 16.6667 | 800 | 0.0 | - | | 17.7083 | 850 | 0.0 | - | | 18.75 | 900 | 0.0 | - | | 19.7917 | 950 | 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 ```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.* -->