metadata

base_model: mini1013/master_domain
library_name: setfit
metrics:
  - accuracy
pipeline_tag: text-classification
tags:
  - setfit
  - sentence-transformers
  - text-classification
  - generated_from_setfit_trainer
widget:
  - text: >-
      포렌코즈 타투 원더 벨벳 틴트 MinSellAmount (#M)화장품/향수>색조메이크업>립틴트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수
      > 색조메이크업 > 립틴트
  - text: >-
      투쿨포스쿨 아트클래스 프로타주 펜슬 애교살 섀도우 1+1 (1.1g+1.1g)+전용 샤프너 2호 로지 듀_1호 샤이닝 린넨
      LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우
  - text: >-
      헤라 센슈얼 누드 글로스 462호 스피치리스 (#M)SSG.COM/메이크업/립메이크업/립글로스 DepartmentSsg > 명품화장품
      > 메이크업 > 립메이크업 > 립글로스
  - text: >-
      [미샤] 코튼 믹스 블러셔 (3호 크레이프 케이크)  LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 블러셔 LotteOn > 뷰티 >
      색조메이크업 > 블러셔
  - text: >-
      고-클러치 + 로쏘 미니 립스틱 01 베리 라이트 + 22A 로쏘 발렌티노 DepartmentLotteOn > 뷰티 > 메이크업 >
      립스틱;DepartmentLotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 메이크업세트 LOREAL > DepartmentLotteOn >
      입생로랑 > Generic > 쿠션팩트
inference: true
model-index:
  - name: SetFit with mini1013/master_domain
    results:
      - task:
          type: text-classification
          name: Text Classification
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          name: Unknown
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            name: Accuracy

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: 11 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
0	'로레알파리 브릴리언트 시그니처 립틴트 [증정]립앤아이리무버 20ml 312호 비터레드 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 틴트/립글로스' '[79%+~~10%+T11%]토니모리 화이트데이 메이크업 신상 SALE~~79% #팔레트 #유리숍틴트 #백젤Z 04_겟잇틴트 워터풀 버터틴트_02너티크림+리무버패드 11st>스킨케어>로션/에멀젼>로션/에멀젼;쇼킹딜 홈>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st>스킨케어>스킨/토너>스킨/토너;11st>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/로션 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/로션' '[쿠폰10%+~25%묶음]에뛰드 타임어택 50% 반값 전품목 특가 (순정/수분가득콜라겐/섀도우팔레트/클렌징폼) 86.글라스루즈틴트_BR401어텀브리즈_650002821 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st>메이크업>아이메이크업>아이섀도우;11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업'
4	'[하프클럽/메이블린뉴욕]볼륨 익스프레스 하이퍼컬 워셔블 마스카라 9.2ml 블랙/9.2ml LotteOn > 뷰티 > 클렌징 > 립아이리무버 LotteOn > 뷰티 > 클렌징 > 립아이리무버' '[쿠폰10%+20%] 키스미 글로우픽 수상템 모음전 (EX 마스카라/N 라이너/컬러링 브로우/전용 리무버 外) 03_키스미 마스카라 EX_볼륨앤컬(K118ON)_선택없음 (#M)11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업' '픽스온 마스카라 픽서 핑크_F (#M)GSSHOP>뷰티>포인트메이크업>마스카라 GSSHOP > 뷰티 > 포인트메이크업 > 마스카라'
8	'마이크로 브라우 펜슬 에스프레소 LotteOn > 뷰티 > 네일 > 네일케어 > 큐티클케어 LotteOn > 뷰티 > 네일 > 네일케어 > 큐티클케어' '[30%+20%+11%]토니모리 2시간! 아이브로우&틴트1+1!UP TO 82% SALE 25_이지터치 워터프루프 아이브로우_02블랙 브라운 11st>선케어>선크림/선블록>선크림/선블록;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>선블록;쇼킹딜 홈>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st>메이크업>립메이크업>립틴트;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업' '[30%+20%+11%] 토니모리 단독 빅세일! 가정의달 선물세트&4천원부터 골라담기~85%(제비집/골드24k/선케어) 34_더 쇼킹 비건 브로우 이지플랫_03애쉬브라운 11st>스킨케어>로션/에멀젼>로션/에멀젼;쇼킹딜 홈>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st>스킨케어>스킨/토너>스킨/토너;11st>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/로션 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/로션'
9	'롱웨어 크림 섀도우 스틱 숄 (#M)11st>메이크업>페이스메이크업>BB크림 11st > 뷰티 > 메이크업 > 페이스메이크업 > BB크림' '[어퓨] 어퓨데이! 마데카소사이드외 전품목 최대 30% 풀샷 루틴 아이 팔레트 3종_3호_O0742 쇼킹딜 홈>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/로션 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/로션' '[20%+T11% ] 바닐라코 휴가철 선케어 / ~68% OFF 썸머세일 NEW&BEST (클린잇제로/커버리셔스 외) 아이크러쉬 멀티 섀도우 팔레트_03 뮤티드 로지 쇼킹딜 홈>뷰티>클렌징/팩/마스크>클렌징/필링;11st>뷰티>클렌징/팩/마스크>클렌징/필링;11st>클렌징/필링>클렌징크림>클렌징크림;11st > 뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징크림 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 클렌징/팩/마스크 > 클렌징/필링'
6	'에뛰드 (15%+20%)상반기 결산 세일 1+1 득템찬스 옵션 158-172 페이스메이크업_171 러블리쿠키블러셔 OR202 스윗코랄캔디 (#M)화장품/향수>스킨케어>크림/젤 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어' '6월 클럽클리오 썸머빅세일! 물복딱복 전컬러 입고+UPTO 50% 024.[NEW COLOR]맑게물든선샤인치크_006아침잠좋아해?_선택사항없음 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>페이스메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>페이스메이크업;11st>메이크업>페이스메이크업>파우더팩트;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 페이스메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 페이스메이크업' '[묶음할인~25%+T11%]에뛰드 타임어택 ~60% 전품목 빅세일/호랑이의 해 무직타이거 콜라보 런칭 47.러블리 쿠키 블러셔_진저허니쿠키_650003112 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st>메이크업>아이메이크업>아이섀도우;11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업'
1	'LG뷰티비디보브 립컷 라이너 PK102 그런지 핑크 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱' '(신규컬러입고) 스머징 립 펜슬 스머징 립 펜슬-BE02 누드 베이지-0.8G LotteOn > 롯데온 > 뷰티 > 상단 롤링배너 (Mobile) LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업' '르 크레용 레브르 164 피보완느 DepartmentLotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립라이너/립펜슬 DepartmentLotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립라이너/립펜슬'
3	'[20%+T11% ] 바닐라코 휴가철 선케어 / 68% OFF 썸머세일 NEW&BEST (클린잇제로/커버리셔스 외) 벨벳 블러드 베일 립스틱_RD02 더스티 로즈 쇼킹딜 홈>뷰티>클렌징/팩/마스크>클렌징/필링;11st>뷰티>클렌징/팩/마스크>클렌징/필링;11st>클렌징/필링>클렌징크림>클렌징크림;11st > 뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징크림 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 클렌징/팩/마스크 > 클렌징/필링' '[하프클럽/메이블린뉴욕]슈퍼 스테이 립 잉크 크레용 1.2g 50_오운유어엠파이어/상세설명참조 LotteOn > 뷰티 > 클렌징 > 립아이리무버 LotteOn > 뷰티 > 클렌징 > 립아이리무버' '[묶음20%] 에어리벨벳 물복딱복 출시기념 신상&베스트 모음 041.잉크무드매트스틱[증정]핑거팁립브러쉬1EA_001 내립마련_선택사항없음 11st>메이크업>립메이크업>립틴트;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업'
7	'[메이크업포에버] 아쿠아 레지스트 펜슬 10 11st > 뷰티 > 메이크업 > 페이스메이크업 > 파운데이션;(#M)11st>메이크업>페이스메이크업>파운데이션 11st > 뷰티 > 메이크업 > 페이스메이크업 > 파운데이션' '[즉시10%+묶음~15%+본품 ] 투쿨포스쿨 ! 국민쉐딩/마약쿠션/세팅팩트/틴트/프로타주/팔레트 05 1+1 무드 펜 라이너+리무버패드_2호 + 2호 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>페이스메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>페이스메이크업;11st>메이크업>페이스메이크업>메이크업베이스;11st > 뷰티 > 메이크업 > 페이스메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 페이스메이크업' '이니스프리 파워프루프 브러시 라이너 0.6g 2호 브라운 홈>전체상품;(#M)홈>이니스프리 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 아이라이너 > 펜슬형'
10	'투쿨포스쿨 아트클래스 바이로댕 부띠크 에디션 2종 세트 (쉐딩+브러쉬) 1호 클래식+부띠크 파우치 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 쉐딩/컨투어링 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 쉐딩/컨투어링' '아리따움 NC13 매직 컨투어링 파우더 1호딥브라운_본품 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 하이라이터 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 하이라이터' '조르지오 아르마니 A라인 컨투어 A CONTOUR #20 (#M)위메프 > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 > 스킨/토너 위메프 > 뷰티 > 명품화장품 > 메이크업'
2	'유리아쥬 배리어덤 시카 레브르 15ml (#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 바디로션/핸드/풋 > 립케어 위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 바디로션/핸드/풋 > 립케어' '바세린 립 테라피 7g 보습 케어 립밤 오리지날 × 7개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>립 메이크업>립케어 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업 > 립케어' '쇼킹립수면팩 15g / 2개 (#M)위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 팩/마스크 > 립패치/립팩 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 팩/마스크 > 립패치/립팩'
5	'퍼커 업&피스 아웃 4.5g (#M)뷰티>화장품/향수>포인트메이크업>기획세트 CJmall > 뷰티 > 화장품/향수 > 포인트메이크업 > 기획세트' '[홀리데이] 유알 비.라이트 투 파티 단품없음 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 > 크림 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 크림' '스튜디오 픽스 스컬프트 앤 컨투어 팔레트 라이트/미디엄 (#M)홈>화장품/미용>베이스메이크업>파우더>팩트파우더 Naverstore > 화장품/미용 > 베이스메이크업 > 파우더 > 팩트파우더'

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	0.4775

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_bt_top7_test")
# Run inference
preds = model("[미샤] 코튼 믹스 블러셔 (3호 크레이프 케이크)  LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 블러셔 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 블러셔")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	10	24.3055	56

Label	Training Sample Count
0	50
1	50
2	50
3	50
4	50
5	50
6	50
7	50
8	50
9	50
10	50

Training Hyperparameters

batch_size: (64, 64)
num_epochs: (30, 30)
max_steps: -1
sampling_strategy: oversampling
num_iterations: 100
body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
head_learning_rate: 0.01
loss: CosineSimilarityLoss
distance_metric: cosine_distance
margin: 0.25
end_to_end: False
use_amp: False
warmup_proportion: 0.1
l2_weight: 0.01
seed: 42
eval_max_steps: -1
load_best_model_at_end: False

Training Results

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss
0.0012	1	0.4173	-
0.0581	50	0.4591	-
0.1163	100	0.4451	-
0.1744	150	0.4297	-
0.2326	200	0.4184	-
0.2907	250	0.4009	-
0.3488	300	0.3552	-
0.4070	350	0.3415	-
0.4651	400	0.3027	-
0.5233	450	0.2814	-
0.5814	500	0.2676	-
0.6395	550	0.2582	-
0.6977	600	0.2545	-
0.7558	650	0.2444	-
0.8140	700	0.2461	-
0.8721	750	0.2456	-
0.9302	800	0.2411	-
0.9884	850	0.2325	-
1.0465	900	0.2316	-
1.1047	950	0.2217	-
1.1628	1000	0.2281	-
1.2209	1050	0.2214	-
1.2791	1100	0.2183	-
1.3372	1150	0.2173	-
1.3953	1200	0.2149	-
1.4535	1250	0.2083	-
1.5116	1300	0.2101	-
1.5698	1350	0.1977	-
1.6279	1400	0.1886	-
1.6860	1450	0.1739	-
1.7442	1500	0.1658	-
1.8023	1550	0.1613	-
1.8605	1600	0.1518	-
1.9186	1650	0.1391	-
1.9767	1700	0.1275	-
2.0349	1750	0.1172	-
2.0930	1800	0.0992	-
2.1512	1850	0.0901	-
2.2093	1900	0.0739	-
2.2674	1950	0.0641	-
2.3256	2000	0.055	-
2.3837	2050	0.0451	-
2.4419	2100	0.0439	-
2.5	2150	0.036	-
2.5581	2200	0.0304	-
2.6163	2250	0.0204	-
2.6744	2300	0.0182	-
2.7326	2350	0.0143	-
2.7907	2400	0.0131	-
2.8488	2450	0.011	-
2.9070	2500	0.0053	-
2.9651	2550	0.0059	-
3.0233	2600	0.0035	-
3.0814	2650	0.0027	-
3.1395	2700	0.0046	-
3.1977	2750	0.0043	-
3.2558	2800	0.0025	-
3.3140	2850	0.0023	-
3.3721	2900	0.0016	-
3.4302	2950	0.0009	-
3.4884	3000	0.0005	-
3.5465	3050	0.0003	-
3.6047	3100	0.0004	-
3.6628	3150	0.0006	-
3.7209	3200	0.0006	-
3.7791	3250	0.0002	-
3.8372	3300	0.0001	-
3.8953	3350	0.0001	-
3.9535	3400	0.0002	-
4.0116	3450	0.0003	-
4.0698	3500	0.0003	-
4.1279	3550	0.0001	-
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4.4186	3800	0.0	-
4.4767	3850	0.0001	-
4.5349	3900	0.0002	-
4.5930	3950	0.0001	-
4.6512	4000	0.0	-
4.7093	4050	0.0	-
4.7674	4100	0.0001	-
4.8256	4150	0.0003	-
4.8837	4200	0.0009	-
4.9419	4250	0.0043	-
5.0	4300	0.0217	-
5.0581	4350	0.0111	-
5.1163	4400	0.0037	-
5.1744	4450	0.0062	-
5.2326	4500	0.0052	-
5.2907	4550	0.0035	-
5.3488	4600	0.0006	-
5.4070	4650	0.0003	-
5.4651	4700	0.0002	-
5.5233	4750	0.0003	-
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Transformers: 4.44.2
PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
Datasets: 3.2.0
Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX

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    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
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    author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
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    title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
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    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
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