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---
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: 소니 WH-CH520 블루투스헤드셋 정품 WH-CH520/BZE 블랙 주식회사 스피티
- text: 코스 스튜디오용 헤드폰 스탠다드 패키징 블랙 풀사이즈 Pro4AA 1) Standard Packaging 제이크루
- text: 브리츠 P510GX 유선이어폰 음악+통화 언더이어 오픈형 (주)엠글로벌스
- text: 브리츠 BZ-MQ7 휴대용 FM라디오 효도라디오 블루투스 스피커 블랙 하나전산
- text: SOUNDCRAFT NOTEPAD-12FX 사운드 크래프트 노트패드12FX 아날로그 믹서/USB 오디오 인터페이스 [공식수입정품] 사운드필
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: 0.7123194792867313
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:** 22 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 |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 12 | <ul><li>'[BOSE] 보스 옴니 주얼 실링(천장) 브라켓 (서라운드 스피커 700 전용) 블랙 세트 코오롱모빌리티그룹 주식회사'</li><li>'마샬 엠버튼2 블루투스 캠핑 스피커 크림 휴대용 연동가능 엠버튼II 앰버튼 일대의 고배급 삼림녹은 한 야드씩이다. 두즈 몰'</li><li>'GENPRO SS-2스피커스탠드 공연 무대 버스킹용 1개가격 제이에스사운드'</li></ul> |
| 8 | <ul><li>'카날스BKM-150 컴비네이션 테이블타입 미니앰프 포도나무'</li><li>'Denon AVR-X250BT/수입正品/5.1CH AV 리시버 주누 트레이드 (JUNU TRADE)'</li><li>'카날스 KQ-800W 4채널 800W 파워앰프 교회 노래방 장 앰프 사운드테크'</li></ul> |
| 15 | <ul><li>'웨이코스 씽크웨이 TONE BOB SHOCK 8D 주식회사 브라보세컨즈'</li><li>'[스페셜케이스]젠하이저 IE 100 pro Wired 모니터링 인이어 이어폰 레드(RED) 찬양랜드'</li><li>'[Sennehiser] 젠하이저 IE200 모니터링 이어폰 인이어 온더그랩'</li></ul> |
| 21 | <ul><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-T3400 AV SoundBar 주식회사 동행하기'</li><li>'[Britz] 브리츠 BZ-T2230S AV Soundbar 블루투스 사운드바 시스템 더그랩사운드'</li><li>'드비알레 디온(DEVIALET DIONE) 사운드바 (주)울타리컴퍼니'</li></ul> |
| 17 | <ul><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-C3900RT 주식회사 레오솔루션'</li><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-BBX2 주식회사 에스씨엠인포텍'</li><li>'코비 냥냥이 댕댕이 블루투스 CD플레이어 BTCD7 FM라디오 어학용 스마트폰 음악재생 냥냥이 (주)디피이'</li></ul> |
| 20 | <ul><li>'ULTRASONE 울트라손 헤드폰 Signature Pure 국내정품 1년보증AS 윤테크(YOON TECH)'</li><li>'터틀비치 아틀라스 에어 Atlas Air 무선 게이밍 헤드셋 (주)베스트파이브'</li><li>'재고당일발 노이만 NDH30 Black Edition Neuman NDH 30 블랙에디션 한정판 오픈형 모니터링용 정품보증서 NDH30 블랙에디션한정판:당일발송 신화'</li></ul> |
| 13 | <ul><li>'NMA-LB433 스피커 관절형 벽걸이 거치대(2.6kg) 서준전자'</li><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-T7780 (주)빈컴'</li><li>'루악오디오 R3s ruarkaudio 국내정품 Rich Walnut (월넛) 라이프스타일샵'</li></ul> |
| 19 | <ul><li>'블루투스앰프 매장용앰프 업소용 카페 매장 2채널 200W 스피커앰프 미니앰프 '</li><li>'블루투스앰프 매장용앰프 업소용 카페 매장 2채널 200W 스피커앰프 미니앰프 '</li><li>'블루투스앰프 매장용앰프 업소용 카페 매장 2채널 200W 스피커앰프 미니앰프 '</li></ul> |
| 10 | <ul><li>'[재고보유/당일출고] 한글설명서 뮤직랜드 Behringer XR18 베링거18 xr-18 디지털믹서 뮤직랜드'</li><li>'베링거 DI100 1채널 액티브 다이렉트 박스 DI 주식회사 뮤존(MUZON)'</li><li>'베링거 DI-100 다이렉트박스, DIBOX 토포스사운드'</li></ul> |
| 6 | <ul><li>'CDP-1000 ENW USB 1CD PLAYER 클럽/스포츠센터/매장 CDA1000USB CDA1000USB옴니트로닉 비비케이사운드'</li><li>'-네이버회원 추가쿠폰-빈센트 CD-S7 DAC 진공관 하이브리드 CD플레이어 [VINCENT] 0 주식회사 탑제이앤에이취'</li><li>'DENON (데논) DCD-A110 / 110주년 기념 CD 플레이어 무진AV상사'</li></ul> |
| 18 | <ul><li>'[CROSLEY 크로슬리] Musician 뮤지션 엔틱 감성 올인원 CD 테이프 블루투스 턴테이블 CR704B ITDictionary'</li><li>'휴라이즈 HR-TS100 LP 텐테이블 주식회사 씨알텍'</li><li>'디앤비인터내셔널 휴라이즈 HR-TS100 (주)아토닉스'</li></ul> |
| 1 | <ul><li>'iFi Audio ZEN DAC Signature V2 아이파이 고해상도 데스크탑 DAC 젠덱 시그니처 서울악기'</li><li>'iFi audio Go blu 소형 HD블루투스 DAC 앰프 윌텍미디어'</li><li>'TOPPING DX5 Lite 블루투스DAC 토핑 DX5 헤드폰앰프 블랙 (주)제이엘더블유'</li></ul> |
| 14 | <ul><li>'마이다스 M32R LIVE/마이다스 총판 공식 인증 대리점/마이다스 정품[재고 보유/당일 출고] 한솔전자'</li><li>'Solid State Logic SSL 2+ (연말 연초 세일 2월29일까지) (주)국제미디'</li><li>'Pioneer DJ DDJ-FLX4 파이오니아 디제이 2채널 디제이 컨트롤러 (주)뮤직메트로'</li></ul> |
| 0 | <ul><li>'데논(DENON) DCD-600NE CD플레이어(실버) (주)음자리'</li><li>'댕댕이 포터블 탁상용 블루투스 어학 공부 아기 CD플레이어 BTCD10 냥냥이 (주)아임커머스'</li><li>'ENZER(엔저) EN-CD1BT CD플레이어 USB 블루투스 원목디자인 월넛 (재고보유) 원형사운드'</li></ul> |
| 7 | <ul><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-R120 (블랙) 휴대용 미니 효도라디오 (주)아이텐츠'</li><li>'Britz 브리츠인터내셔널 BZ-LV980 블루투스 라디오 MP3 스피커 블랙 (주)가이드컴'</li><li>'Britz LED 대나무 FM 라디오 알람 온도 시계 BZ-E2R 아이티조이'</li></ul> |
| 2 | <ul><li>'에픽 E100B 블루투스MP3플레이어 / FM라디오 내장스피커 동영상 TF32GB확장 1. 초콜렛(4GB) 에픽'</li><li>'아스텔앤컨 Astell&kern KANN ULTRA DAP 주식회사 그린파워테크'</li><li>'w Britz BZ-MP4580BL /MP3/녹음기/라디오/블루투스 (주)원영씨앤씨'</li></ul> |
| 11 | <ul><li>'[Apple 에어팟] 애플 에어팟 유선 충전 2세대 (국내 정식 발매 제품) MV7N2KH/A Apple AirPods 2nd Gen (Korean Ver.) 슈박스 (Shoe Box)'</li><li>'샥즈 오픈런 프로 S810 블랙 골전도 블루투스 무선 이어폰 Shokz 수영 등산 운동 스포츠 액티비티 아웃도어 (국내정품, 2년 보증) 1. 블랙 클레디오'</li><li>'포칼 FOCAL Bathys/수입正品/노이즈 캔슬링/블루투스/하이파이 주누 트레이드 (JUNU TRADE)'</li></ul> |
| 5 | <ul><li>'케이뮤직박스 서영엔터테인먼트 AV-1000 이동식노래방 휴대용 캠핑 충전용 야외용 우림미디어'</li><li>'미가엘 E9S 찬송가 반주기 리모콘 마이크포함 복음성가 성경낭독 지에스음향'</li><li>'미가엘 E9S E-9S 찬양반주기 찬양연주기 이니트(INNIT)'</li></ul> |
| 9 | <ul><li>'[KANALS]카날스 MJ-117 MJ117 원터치 T자형 마이크스탠드 공연용녹음용보컬용 김청애'</li><li>'LEWITT LCT440 PURE 르윗 프로 콘덴서 마이크 보컬 홈레코딩 공연 방송 녹음 멘토나무'</li><li>'스토리하우스 네코 NK-UA600 2021년형 번슬리'</li></ul> |
| 3 | <ul><li>'아이리버 아스텔앤컨 AK-RM01 블루투스 리모컨 다손아이앤씨'</li><li>'COMS) 3.7V 리튬이온 배터리(BL-5B) 라디오/UB714 비스티앤씨'</li><li>'미테르 케이스 아스텔앤컨 HB1 커버 MITER Astell&Kern AK HB1 case (착탈식 목걸이 줄 포함 팩키지) 네이비 (이태리PU인조합성가죽) 굿씨드인터내셔널'</li></ul> |
| 16 | <ul><li>'로마네 Romane 365 포켓 에어팟 파우치 그라미상점'</li><li>'에어팟 프로 실리콘 케이스 키링 1세대 2세대 공용 에어팟프로(1/2세대공용)실리콘케이스(그린) 아이킨'</li><li>'플래나 에어플레인 티켓 시리즈 에어팟 프로 커스텀 TPU 투명 케이스 에어팟 1/2세대_1. 서울 주식회사 플랜지'</li></ul> |
| 4 | <ul><li>'토마토 5인치 PMP익스트림터치 8GB+전용충전기 5인치 익스트림터치16G 주식회사 스피티'</li><li>'코원 스터디프로 V7 32GB+펠트파우치 /MP3/PMP 주식회사 스피티'</li><li>'[AS 1년보증+코원 온라인 공식판매처+재고확보] 코원 스터디프로 V7 32GB+펠트파우치/MP3/PMP [코원]스터디프로V7[32GB][화이트] (주)엠피나비'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Metric |
|:--------|:-------|
| **all** | 0.7123 |
## 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_el14")
# Run inference
preds = model("브리츠 P510GX 유선이어폰 음악+통화 언더이어 오픈형 (주)엠글로벌스")
```
<!--
### 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 | 9.4791 | 33 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0 | 50 |
| 1 | 50 |
| 2 | 50 |
| 3 | 12 |
| 4 | 4 |
| 5 | 50 |
| 6 | 50 |
| 7 | 50 |
| 8 | 50 |
| 9 | 50 |
| 10 | 50 |
| 11 | 50 |
| 12 | 50 |
| 13 | 50 |
| 14 | 50 |
| 15 | 50 |
| 16 | 50 |
| 17 | 50 |
| 18 | 50 |
| 19 | 13 |
| 20 | 50 |
| 21 | 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0065 | 1 | 0.497 | - |
| 0.3268 | 50 | 0.3791 | - |
| 0.6536 | 100 | 0.2221 | - |
| 0.9804 | 150 | 0.1258 | - |
| 1.3072 | 200 | 0.0648 | - |
| 1.6340 | 250 | 0.0513 | - |
| 1.9608 | 300 | 0.0383 | - |
| 2.2876 | 350 | 0.0297 | - |
| 2.6144 | 400 | 0.0308 | - |
| 2.9412 | 450 | 0.0208 | - |
| 3.2680 | 500 | 0.0132 | - |
| 3.5948 | 550 | 0.0188 | - |
| 3.9216 | 600 | 0.0196 | - |
| 4.2484 | 650 | 0.0158 | - |
| 4.5752 | 700 | 0.0061 | - |
| 4.9020 | 750 | 0.009 | - |
| 5.2288 | 800 | 0.0107 | - |
| 5.5556 | 850 | 0.0048 | - |
| 5.8824 | 900 | 0.0024 | - |
| 6.2092 | 950 | 0.0077 | - |
| 6.5359 | 1000 | 0.0023 | - |
| 6.8627 | 1050 | 0.0077 | - |
| 7.1895 | 1100 | 0.006 | - |
| 7.5163 | 1150 | 0.003 | - |
| 7.8431 | 1200 | 0.0046 | - |
| 8.1699 | 1250 | 0.0062 | - |
| 8.4967 | 1300 | 0.003 | - |
| 8.8235 | 1350 | 0.0022 | - |
| 9.1503 | 1400 | 0.0004 | - |
| 9.4771 | 1450 | 0.0003 | - |
| 9.8039 | 1500 | 0.0003 | - |
| 10.1307 | 1550 | 0.0022 | - |
| 10.4575 | 1600 | 0.0006 | - |
| 10.7843 | 1650 | 0.0002 | - |
| 11.1111 | 1700 | 0.0002 | - |
| 11.4379 | 1750 | 0.0002 | - |
| 11.7647 | 1800 | 0.0029 | - |
| 12.0915 | 1850 | 0.0002 | - |
| 12.4183 | 1900 | 0.0001 | - |
| 12.7451 | 1950 | 0.0001 | - |
| 13.0719 | 2000 | 0.0001 | - |
| 13.3987 | 2050 | 0.0001 | - |
| 13.7255 | 2100 | 0.0001 | - |
| 14.0523 | 2150 | 0.0002 | - |
| 14.3791 | 2200 | 0.0001 | - |
| 14.7059 | 2250 | 0.0001 | - |
| 15.0327 | 2300 | 0.0001 | - |
| 15.3595 | 2350 | 0.0001 | - |
| 15.6863 | 2400 | 0.0001 | - |
| 16.0131 | 2450 | 0.0002 | - |
| 16.3399 | 2500 | 0.0001 | - |
| 16.6667 | 2550 | 0.002 | - |
| 16.9935 | 2600 | 0.0001 | - |
| 17.3203 | 2650 | 0.002 | - |
| 17.6471 | 2700 | 0.0001 | - |
| 17.9739 | 2750 | 0.0001 | - |
| 18.3007 | 2800 | 0.0001 | - |
| 18.6275 | 2850 | 0.0001 | - |
| 18.9542 | 2900 | 0.0021 | - |
| 19.2810 | 2950 | 0.0001 | - |
| 19.6078 | 3000 | 0.0001 | - |
| 19.9346 | 3050 | 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
```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.*
--> |