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--- |
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base_model: mini1013/master_domain |
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library_name: setfit |
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metrics: |
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- metric |
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pipeline_tag: text-classification |
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tags: |
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- setfit |
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- sentence-transformers |
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- text-classification |
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- generated_from_setfit_trainer |
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widget: |
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- text: 국산 전라도 겉절이 1kg+1kg 열무김치 1kg+1kg 주식회사 하루식품 |
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- text: 해남 황금절임배추 20kg / 노란 항암배추 국내산 김장 김치 해남 황금절임배추 20kg(7~10포기)_11/18(토) 바이곰 |
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- text: '[김권태농부] 옥과 맛있는 김치 배추 포기김치 2kg 김권태 배추포기김치 2kg 목화골 우리농산' |
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- text: 황금배추로 만든 절임키트 19KG 황금절임키트 19kg_11월 16일 골드바이오스토어 |
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- text: '[마음심은] 겉절이 3kg / 익을수록 시원한 (주)강가의나무' |
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|
inference: true |
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model-index: |
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|
- name: SetFit with mini1013/master_domain |
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results: |
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|
- task: |
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|
type: text-classification |
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|
name: Text Classification |
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dataset: |
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name: Unknown |
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|
type: unknown |
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split: test |
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metrics: |
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|
- type: metric |
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|
value: 0.9429298436932024 |
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name: Metric |
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# SetFit with mini1013/master_domain |
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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. |
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The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves: |
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1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning. |
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2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer. |
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## Model Details |
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### Model Description |
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- **Model Type:** SetFit |
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- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) |
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- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance |
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- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens |
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- **Number of Classes:** 14 classes |
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<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) --> |
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<!-- - **Language:** Unknown --> |
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<!-- - **License:** Unknown --> |
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### Model Sources |
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- **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit) |
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- **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055) |
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- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit) |
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### Model Labels |
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| Label | Examples | |
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|:------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
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| 1.0 | <ul><li>'수작업 완전 국내산 양념이 듬뿍 매운 전라도 얼갈이 겉절이 1kg 김장 오텀 골드 (AUTUMN GOLD)'</li><li>'국산 겉절이 2kg+Npay5% 매일생산 당일제조 수 빛 배추 김치 먹보야 수 국산 포기김치3kg+Npay5% (주)먹보야'</li><li>'명광성푸드 술안주로도 간식으로도 맛있는 고구마무스 1kg 고구마무스(1kg) 조이찬스'</li></ul> | |
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| 6.0 | <ul><li>'종가집 백김치3kg 프라임 다모여'</li><li>'종가집 백김치 5kg (냉장포장) 주식회사 푸드공공칠'</li><li>'종가집 우리땅 백김치 (5kg) 국내산재료만사용 02.우리땅 백김치(숙성 5kg) 바이라이프'</li></ul> | |
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| 11.0 | <ul><li>'이킴 홍진경더김치 총각김치 3kg 동의 쉼포니'</li><li>'[피코크] 조선호텔 총각김치 1.5kg 주식회사 배한네트웍스'</li><li>'CJ제일제당 비비고 총각김치 1.5kg 오루고'</li></ul> | |
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| 7.0 | <ul><li>'[CJ](신세계의정부점) 비비고 김치볶음 150g 주식회사 에스에스지닷컴'</li><li>'[CJ](신세계강남점) 비비고김치볶음150g 주식회사 에스에스지닷컴'</li><li>'피코크 조선호텔 무석박지 1kg 주식회사 맨도롱'</li></ul> | |
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|
| 2.0 | <ul><li>'사대부 국산 깍두기 3kg HACCP 인증 (주)우영채널'</li><li>'이킴 홍진경더김치 깍두기 2kg 겨자씨'</li><li>'예소담 특깍두기3kg 농업회사법인(주)예소담'</li></ul> | |
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|
| 5.0 | <ul><li>'예소담 특묵은지3kg 예소담 특묵은지3kg 원츄쟈챠'</li><li>'CJ제일제당 비비고 묵은지 1.5kg 퓨어리실바'</li><li>'해남 화원농협 이맑은김치 묵은지 10kg 이세몰'</li></ul> | |
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| 4.0 | <ul><li>'예소담 특동치미 3kg 농업회사법인(주)예소담'</li><li>'대상 종가집 동치미 2.5kg 1개 하스제이'</li><li>'[열우물]연동치미 450g x 1팩 연근가루로 맛을 낸 동치미 소백스토어 주식회사'</li></ul> | |
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| 9.0 | <ul><li>'이담채 상큼한 국내산 오이소박이 2kg 오이소박이 1kg 서부농산영농조합법인'</li><li>'100% 국산 전라도 오이소박이 1kg 제주나는 농산물'</li><li>'이담채 상큼한 국내산 오이소박이 2kg 오이소박이 3kg 서부농산영농조합법인'</li></ul> | |
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|
| 12.0 | <ul><li>'종가집 파김치2.5kg 프라임 다모여'</li><li>'종가집 파김치 2.5kg 다올'</li><li>'아이스박스 발송 종가 파김치 1KG 코스트코 아이스팩 기본1개 도우닷컴'</li></ul> | |
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| 10.0 | <ul><li>'황금 김장 절인배추 강원도 고랭지절임배추 10kg 김장양념 고춧가루 12월 29일 (금)도착 큰장터'</li><li>'더맛있는 김장세트 3.5kg(절임배추+배추김치양념) 만들기 밀키트 집콕놀이 김장세트3.5kg 주식회사 삼창'</li><li>'GAP, 저탄소인증 농부삼촌 해남 절임배추 20kg 12월 13일(수) 농부삼촌영농조합법인'</li></ul> | |
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| 13.0 | <ul><li>'안동학가산김치 가정용 고랭지 포기김치 4kg (국내산) 3.포기김치 업소용 10kg고춧가루만 중국산 학가산김치서울직판장'</li><li>'김권태 전라도 곡성 옥과맛있는김치 포기 배추김치 김장 2kg 9_전라도 열무김치 2kg 5월~9월 제이엘컴퍼니(JL Company)'</li><li>'청풍 포기김치(실속형) 10kg 2kg 영신내추럴'</li></ul> | |
|
|
| 8.0 | <ul><li>'씨제이 비비고 열무김치 900G 홈플러스'</li><li>'영동김치 열무 얼갈이 김치 5kg 영동김치'</li><li>'열무김치 열무 얼갈이 자박이 김치 100% 국내산 [먹부림마켓] 먹부림 마켓'</li></ul> | |
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| 3.0 | <ul><li>'익을수록 맛있는 남도식 석박지 무김치 1kg 소복김치'</li><li>'종가집 담백한나박김치1.2kg(PET) 대상JJ'</li><li>'[산들바람김치] 나박물김치 3kg 국산100% 나박김치 반찬 속초 산들바람식품'</li></ul> | |
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|
| 0.0 | <ul><li>'여수돌산갓김치 5kg 김치 국내산 100% 당일생산 미스터홍주부'</li><li>'여수 명물 돌산 갓김치 2kg 국내산 전라도 갓 김치 대한민국농수산'</li><li>'종가집 돌산갓김치3kg(온라인) 프라임 다모여'</li></ul> | |
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## Evaluation |
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### Metrics |
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| Label | Metric | |
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|
|:--------|:-------| |
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| **all** | 0.9429 | |
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## Uses |
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### Direct Use for Inference |
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First install the SetFit library: |
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```bash |
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pip install setfit |
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``` |
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|
Then you can load this model and run inference. |
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|
```python |
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|
from setfit import SetFitModel |
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|
# Download from the 🤗 Hub |
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|
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_fd3") |
|
|
# Run inference |
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|
preds = model("[마음심은] 겉절이 3kg / 익을수록 시원한 (주)강가의나무") |
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|
``` |
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|
<!-- |
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|
### Downstream Use |
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|
*List how someone could finetune this model on their own dataset.* |
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--> |
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|
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|
|
<!-- |
|
|
### 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.* |
|
|
--> |
|
|
|
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|
## Training Details |
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|
### Training Set Metrics |
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|
| Training set | Min | Median | Max | |
|
|
|:-------------|:----|:-------|:----| |
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|
| Word count | 4 | 8.1522 | 18 | |
|
|
|
|
|
| Label | Training Sample Count | |
|
|
|:------|:----------------------| |
|
|
| 0.0 | 23 | |
|
|
| 1.0 | 50 | |
|
|
| 2.0 | 50 | |
|
|
| 3.0 | 24 | |
|
|
| 4.0 | 31 | |
|
|
| 5.0 | 50 | |
|
|
| 6.0 | 50 | |
|
|
| 7.0 | 40 | |
|
|
| 8.0 | 23 | |
|
|
| 9.0 | 32 | |
|
|
| 10.0 | 50 | |
|
|
| 11.0 | 50 | |
|
|
| 12.0 | 29 | |
|
|
| 13.0 | 50 | |
|
|
|
|
|
### Training Hyperparameters |
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|
- batch_size: (512, 512) |
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|
- num_epochs: (20, 20) |
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|
- 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 | |
|
|
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:| |
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|
| 0.0115 | 1 | 0.4872 | - | |
|
|
| 0.5747 | 50 | 0.3163 | - | |
|
|
| 1.1494 | 100 | 0.2368 | - | |
|
|
| 1.7241 | 150 | 0.1362 | - | |
|
|
| 2.2989 | 200 | 0.0482 | - | |
|
|
| 2.8736 | 250 | 0.0183 | - | |
|
|
| 3.4483 | 300 | 0.0142 | - | |
|
|
| 4.0230 | 350 | 0.004 | - | |
|
|
| 4.5977 | 400 | 0.0022 | - | |
|
|
| 5.1724 | 450 | 0.008 | - | |
|
|
| 5.7471 | 500 | 0.0003 | - | |
|
|
| 6.3218 | 550 | 0.0004 | - | |
|
|
| 6.8966 | 600 | 0.002 | - | |
|
|
| 7.4713 | 650 | 0.0004 | - | |
|
|
| 8.0460 | 700 | 0.0003 | - | |
|
|
| 8.6207 | 750 | 0.0002 | - | |
|
|
| 9.1954 | 800 | 0.0002 | - | |
|
|
| 9.7701 | 850 | 0.0002 | - | |
|
|
| 10.3448 | 900 | 0.0001 | - | |
|
|
| 10.9195 | 950 | 0.0001 | - | |
|
|
| 11.4943 | 1000 | 0.0001 | - | |
|
|
| 12.0690 | 1050 | 0.0001 | - | |
|
|
| 12.6437 | 1100 | 0.0001 | - | |
|
|
| 13.2184 | 1150 | 0.0001 | - | |
|
|
| 13.7931 | 1200 | 0.0001 | - | |
|
|
| 14.3678 | 1250 | 0.0001 | - | |
|
|
| 14.9425 | 1300 | 0.0001 | - | |
|
|
| 15.5172 | 1350 | 0.0001 | - | |
|
|
| 16.0920 | 1400 | 0.0001 | - | |
|
|
| 16.6667 | 1450 | 0.0001 | - | |
|
|
| 17.2414 | 1500 | 0.0001 | - | |
|
|
| 17.8161 | 1550 | 0.0001 | - | |
|
|
| 18.3908 | 1600 | 0.0001 | - | |
|
|
| 18.9655 | 1650 | 0.0001 | - | |
|
|
| 19.5402 | 1700 | 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.* |
|
|
--> |
