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:

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: mini1013/master_domain
Classification head: a LogisticRegression instance
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Number of Classes: 7 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
6.0	'예림전자 적외선조사기 전체화이트 필립스 250W 램프 적외선 치료기 아닌 국산 의료기기 01 전체화이트 e청춘' '비타그램 필립스 적외선 램프 피부방사기 WGT-8888S VitaGRAM' '원적외선 온열 치료기 한의원 어깨 경추 램프 마사지 MinSellAmount 차류소'
2.0	'HWATO 고급형 부항기 14컵 라이프샵' '손 사혈부항용 따주기 자 통사혈기 광명사 침 구비 측정 습식 손따주는 체했을때 혈당기 자동 간편 알리몽드투' '한솔부항기 신형 소독가능 부항컵 10개 1박스 (사이즈선택1-5호) 한솔부항2호컵 수의료기'
5.0	'오므론 저주파 롱 라이프 패드 2p HV-LLPAD-G... 1개 HV-LLPAD-GY × 2개 스위에' '코어슬리머 전용 리필패드 6P 3개 [0001]기본상품 CJONSTYLE' '클럭 미니 마사지기 리필패드 큰패드 2박스 총6P /DY_MC 멸치쇼핑'
0.0	'닥터체크 슬림 X형 테이핑 무릎보호대(좌우겸용 1P) M-중형(630475) 트래이드 씨스템(TRADE SYSTEM)' '닥터체크 슬림 X형 테이핑 종아리압박보호대(좌우겸용 1P) M-중형(630499) 태빛ID' '국산 의료용 허리보호대 편안하고 부드러운 허리복대 선택01- 001s 허리보호대_XXXL(40~43인치) 대한건강'
4.0	'스트라텍 의료용 전침기 4채널 STN-220 저주파자극기 침전기자극기 자석형 (주)오픈메디칼' '디웰 저주파 마사지기 버튼형 LB-1803 미니마사지기 휴대용 무선 안마기 일반구매_06.버튼형2박스+대형패드 8매+흡착컵8개 주식회사 청훈' '극동저주파 PRO1000 wave GOLD 헬스푸드메디칼'
1.0	'조은팜 초음파젤 의료용젤 투명5L 1통 무료전달 조은초음파젤5L블루 세븐메디컬' '이도팜 소노젤리 투명 블루 5L +250ml 공병 소노겔 초음파젤리 ECG [0001]블루 5L CJONSTYLE' '세니피아 에코소닉 초음파젤 투명 250mL 12개x4통 1박스 소노젤리 피부과 산부인과용 세븐메디컬'
3.0	'클럭 미니 마사지기SE YGGlobal' '온열/공기압/원적외선/저주파 4중케어 무릎마사지기[공기압 온열 원적외선 진동기능]안마기 05.클레버 마사지건 SR825 수련닷컴' '휴테크 하체 근육 강화 EMS 마사지기 식스패드 풋핏2 HT-W03A '

Evaluation

Metrics

Label	Metric
all	0.8945

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_lh9")
# Run inference
preds = model("코어슬리머 전용 리필패드 6P 2개  롯데아이몰")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	3	9.78	21

Label	Training Sample Count
0.0	50
1.0	50
2.0	50
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
0.0182	1	0.4065	-
0.9091	50	0.2829	-
1.8182	100	0.0954	-
2.7273	150	0.0196	-
3.6364	200	0.0057	-
4.5455	250	0.0069	-
5.4545	300	0.0024	-
6.3636	350	0.0003	-
7.2727	400	0.0002	-
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	0.0	-
20.0	1100	0.0001	-

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}
}

mini1013
/

master_cate_lh9