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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: 오뚜기 옛날 쇠고기죽 85g (주) 식자재민족
- text: 오뚜기 맛있는 오뚜기밥 210g x 3개입 (주)푸드엔
- text: 햇반소프트밀 비비고 소고기죽 420g 외 35종 소프트밀 누룽지닭백숙 420g 다여기
- text: 오뚜기 전복죽 용기 285g/즉석죽/간편식 스프-보노_VONO 콘스프 55.8g 모두유통주식회사
- text: 꼴떡꼴떡 자체생산 학교앞 밀떡볶이 어묵포함 밀키트 2인분 일반떡2봉+어묵2봉+소스2봉_까르보나라 맛있는꼴떡꼴떡
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: 0.867680979418027
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:** 21 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 |
|:------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 15.0 | <ul><li>'청정원 카레여왕 망고바나나 108g 4_청정원 치즈코코넛 108g 고래인터내셔널'</li><li>'청정원 카레여왕 망고 앤 바나나 108g 주식회사 에이치제이인터내셔널'</li><li>'0212. 카레분말(매운맛) - 오뚜기1kg 베이킹도전'</li></ul> |
| 5.0 | <ul><li>'M&F 몬 월남쌈 사각 200g 16cm 라이스페이퍼 얌얌몰'</li><li>'몬 뉴 월남쌈 300g 원형 라이스페이퍼 16cm 베트남 월남쌈 재료 몬 현미 월남쌈(원형) 200g (주) 바른들식품농업회사법인'</li><li>'몬 월남쌈 원형 라이스페이퍼 200g 1개 coupang'</li></ul> |
| 7.0 | <ul><li>'동원 더킹 크랩스 랍스터맛 오리지널 140g 6개 맛살 샐러드 초밥 스시 김밥용 2.더킹 크랩스 랍스터맛 140g x 6개 (주)에이알커머스'</li><li>'한성 저지방 크래미 180g x 2개입 (주)씨티케이이비전코리아'</li><li>'한성기업 해조칼슘 크래미F 1kg 제루통상'</li></ul> |
| 10.0 | <ul><li>'폰타나 스위트콘 크림 수프 180g 03.그릴드 머쉬룸크림 수프180g-SPPSF 주식회사 삼공오공'</li><li>'오뚜기 양송이 스프 1kg 모아유통'</li><li>'오뚜기 양송이스프 80g(분말) 간편식 가루스프 즉석스프 외 4종 오뚜기 크림스프 80g(분말) 마켓위너'</li></ul> |
| 3.0 | <ul><li>'동원 냉동 해물모듬완자 1kg 제이에이치'</li><li>'(맛나)잡채해물완자 1KG/(주)사조오양 두드림'</li><li>'삼양 모닝하임 동그랑땡 1kg 업소용 대용량 반찬 동그랑땡 금성식품 주식회사'</li></ul> |
| 0.0 | <ul><li>'한성 프리미엄 김밥재료세트 440g(5인분10줄) 포안'</li><li>'냉동 혼합야채 4종 1kg 볶음밥용 야채믹스 농우 냉동 옥수수알 1kg 주식회사 팜'</li><li>'한채원 껍질없는 구운감자 리얼미니 한입 통 감자 150g 리얼미니 구운감자 1팩 농업회사법인 한채원 주식회사'</li></ul> |
| 16.0 | <ul><li>'동원 퀴진 더블치즈스틱 400g x 1개 아이스보냉백포장 오하'</li><li>'애슐리 스윗 콤보 치킨 (냉동) 460g 1개 엠에스 컨설팅'</li><li>'코코스 냉동 닭껍질 튀김 (1kg) 치킨 에어프라이어 (드라이아이스 포장) 05.(유통기한 24.06.22)버팔로봉1kg 잇츠컴퍼니'</li></ul> |
| 4.0 | <ul><li>'cj 초간단 즐거운동행 미정당 쫄볶이 470g 혼밥 술안주 자취 탕비실 간식 야식 두칭구'</li><li>'미미네 국물떡볶이 9봉 + 눈꽃치즈 국물떡볶이 1봉 (총10봉) 브라이트컴퍼니'</li><li>'미미네 오리지널 국물떡볶이 6봉 오리지널 국물떡볶이/눈꽃치즈 국물떡볶이 각3봉 마일드스토어'</li></ul> |
| 20.0 | <ul><li>'만복당 대만 샌드위치 햄치즈(냉동) 8개세트 치즈 8입 (주)한국푸드본'</li><li>'한맥식품 직화그릴 더블버거 210g 5개 학생 간식 한맥식품 직화그릴 더블버거 210g 5개 현명한쇼핑'</li><li>'만복당 대만 샌드위치 햄치즈(냉동) 18개X5세트 = 총90개/개당1,650원 햄(18입X5세트) (주)한국푸드본'</li></ul> |
| 11.0 | <ul><li>'어묵장인 박경도의 어묵탕 x10봉 바이투'</li><li>'영자어묵 오리지널 사각 꼬치 캠핑 부산 어묵 오뎅 오뎅탕 밀키트 350g(10개입) 주식회사 금진식품'</li><li>'삼호 부산 어묵 어묵채 1kg 잡채 김밥 볶음용 CJ씨푸드 삼호부산어묵 어묵채 1kg 주식회사 팜'</li></ul> |
| 17.0 | <ul><li>'피자씨티 페스츄리도우 8인치(125g) 25매팩 2박스 피자씨티'</li><li>'한성 롤스틱 치즈 80g 주식회사 명일푸드'</li><li>'파파스 씬도우 10인치 15장 씬피자도우 4종 11인치(11월초입고예정) D.S글로벌비즈'</li></ul> |
| 18.0 | <ul><li>'아워홈 버거 헌터 함박 스테이크 2인분 400g (주)아워홈'</li><li>'삼양새아침 더블 함박스테이크 1kg 유한회사 365푸드'</li><li>'고기대신 식물성 베지 바베큐맛 미트볼 300g 주식회사 알티스트'</li></ul> |
| 2.0 | <ul><li>'하림이닭 다이어트 탄단지 도시락 김치볶음밥과 비엔나소시지 210g 5팩 외 7종 귀리밥과 가라아게 210g 5팩 주식회사 하림'</li><li>'허닭 다이어트 냉동 도시락 210g 4종 4팩 다이어트 도시락 베이컨잡곡 4팩 주식회사 허닭'</li><li>'아워홈 온더고 소고기 오색비빔밥 310g 아워홈 온더고 로제파스타 미니함박290g 주식회사 은하'</li></ul> |
| 19.0 | <ul><li>'고메 통모짜 크리스피 핫도그 340g 3개 총 12입 라이프스마트'</li><li>'Chefood 우유핫도그 70gx20개 우유핫도그 70gx10개 우유핫도그 70gx10개_우유핫도그 70gx10개 용진건재'</li><li>'하림 스위트 핫도그 1kg 닭가슴살핫도그 450g 성원종합유통'</li></ul> |
| 14.0 | <ul><li>'비비고 김치치즈 주먹밥 500Gx3개 미루시스템'</li><li>'네이처엠 현미밥 150g X 24개 미동의 제이엠세일즈'</li><li>'384369 오뚜기 맛있는 오뚜기밥 200g 3개 /즉석밥/컵밥/햇반/간편밥/휴대용 오뚜기 진비빔면 159g 4개 (1봉지) /멀 제이엠무역'</li></ul> |
| 12.0 | <ul><li>'[2+1 골라담기] 동원 양반 전복죽 420g 총 3개 외 9종 [2+1] 양반 참치죽 420g 총3개 (주)에이알커머스'</li><li>'동원 양반죽 쇠고기죽 파우치 외3종 양반볶음김치 비에이'</li><li>'동원 양반죽 참치 285g 동원양반죽_참치 대제종합물류센터'</li></ul> |
| 13.0 | <ul><li>'장사의신 내장탕 750g 장사의 신 컴퍼니'</li><li>'소문난 비비고 돼지고기김치찌개 460g CJ제일제당 간편식 요리레시피 감칠맛업 홈파티음식 캠핑요리 집밥 에스더블유디자인'</li><li>'명장 김치찌개 김치찜 250g 2개입 8개입 주식회사라이프키친'</li></ul> |
| 6.0 | <ul><li>'CJ 간편요리 간편식 밀키트 비비고 깻잎고기만두400gx2 전골 라면 술안주 반찬 서화tc'</li><li>'CJ 간편요리 간편식 밀키트 비비고 청양고기만두 400gx2 전골 라면 술안주 반찬 서화tc'</li><li>'CJ [식물성]비비고 밥반찬 플랜테이블왕교자 385g 즉석 간단 간편요리 나혼산 혼밥 엄마밥 인영'</li></ul> |
| 9.0 | <ul><li>'삼립 참치마요 스쿱 샐러드 700G 아이스박스포장 에이알비'</li><li>'샐러드미인 대용량 에그포테이토 샐러드 토핑 1kg 콘버터 1kg 엠디에스마케팅 주식회사'</li><li>'피코크 에그 포테이토 샐러드 500g x 1개 종이박스포장 에이알비'</li></ul> |
| 1.0 | <ul><li>'국내산 수제 현미누룽지 검정깨누룽지 1봉 주식회사 우리곡간'</li><li>'비알푸드 숭늉이 구수한 가마솥 누아미 누룽지 350g 비알푸드 누아미누룽지팝 50gX3봉 드림스토어'</li><li>'가화푸드 지평선 현미누룽지 150g x 10개입 김제평야 햅쌀 국내산 현미 가화푸드'</li></ul> |
| 8.0 | <ul><li>'마라 곤약 마라맛 곤약 매운맛 간식 중국 향라맛 향라2 쑤안라1 라비엔또'</li><li>'도토리건조묵 100gx2 바니스타일'</li><li>'도토리묵가루 500gx1 바니스타일'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Metric |
|:--------|:-------|
| **all** | 0.8677 |
## 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_fd4")
# Run inference
preds = model("오뚜기 옛날 쇠고기죽 85g (주) 식자재민족")
```
<!--
### 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 | 9.5276 | 26 |
| 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 |
| 7.0 | 50 |
| 8.0 | 50 |
| 9.0 | 50 |
| 10.0 | 50 |
| 11.0 | 50 |
| 12.0 | 50 |
| 13.0 | 50 |
| 14.0 | 50 |
| 15.0 | 50 |
| 16.0 | 50 |
| 17.0 | 50 |
| 18.0 | 50 |
| 19.0 | 50 |
| 20.0 | 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0061 | 1 | 0.4265 | - |
| 0.3030 | 50 | 0.3323 | - |
| 0.6061 | 100 | 0.234 | - |
| 0.9091 | 150 | 0.1134 | - |
| 1.2121 | 200 | 0.0641 | - |
| 1.5152 | 250 | 0.0509 | - |
| 1.8182 | 300 | 0.0435 | - |
| 2.1212 | 350 | 0.0309 | - |
| 2.4242 | 400 | 0.0191 | - |
| 2.7273 | 450 | 0.0163 | - |
| 3.0303 | 500 | 0.0215 | - |
| 3.3333 | 550 | 0.0161 | - |
| 3.6364 | 600 | 0.024 | - |
| 3.9394 | 650 | 0.006 | - |
| 4.2424 | 700 | 0.0116 | - |
| 4.5455 | 750 | 0.0061 | - |
| 4.8485 | 800 | 0.0025 | - |
| 5.1515 | 850 | 0.001 | - |
| 5.4545 | 900 | 0.0003 | - |
| 5.7576 | 950 | 0.0002 | - |
| 6.0606 | 1000 | 0.0002 | - |
| 6.3636 | 1050 | 0.0001 | - |
| 6.6667 | 1100 | 0.0002 | - |
| 6.9697 | 1150 | 0.0002 | - |
| 7.2727 | 1200 | 0.0001 | - |
| 7.5758 | 1250 | 0.0001 | - |
| 7.8788 | 1300 | 0.0001 | - |
| 8.1818 | 1350 | 0.0001 | - |
| 8.4848 | 1400 | 0.0001 | - |
| 8.7879 | 1450 | 0.0001 | - |
| 9.0909 | 1500 | 0.0001 | - |
| 9.3939 | 1550 | 0.0001 | - |
| 9.6970 | 1600 | 0.0001 | - |
| 10.0 | 1650 | 0.0001 | - |
| 10.3030 | 1700 | 0.0001 | - |
| 10.6061 | 1750 | 0.0001 | - |
| 10.9091 | 1800 | 0.0001 | - |
| 11.2121 | 1850 | 0.0001 | - |
| 11.5152 | 1900 | 0.0001 | - |
| 11.8182 | 1950 | 0.0001 | - |
| 12.1212 | 2000 | 0.0001 | - |
| 12.4242 | 2050 | 0.0001 | - |
| 12.7273 | 2100 | 0.0001 | - |
| 13.0303 | 2150 | 0.0001 | - |
| 13.3333 | 2200 | 0.0001 | - |
| 13.6364 | 2250 | 0.0001 | - |
| 13.9394 | 2300 | 0.0001 | - |
| 14.2424 | 2350 | 0.0 | - |
| 14.5455 | 2400 | 0.0 | - |
| 14.8485 | 2450 | 0.0001 | - |
| 15.1515 | 2500 | 0.0 | - |
| 15.4545 | 2550 | 0.0001 | - |
| 15.7576 | 2600 | 0.0 | - |
| 16.0606 | 2650 | 0.0 | - |
| 16.3636 | 2700 | 0.0001 | - |
| 16.6667 | 2750 | 0.0001 | - |
| 16.9697 | 2800 | 0.0001 | - |
| 17.2727 | 2850 | 0.0001 | - |
| 17.5758 | 2900 | 0.0001 | - |
| 17.8788 | 2950 | 0.0001 | - |
| 18.1818 | 3000 | 0.0 | - |
| 18.4848 | 3050 | 0.0 | - |
| 18.7879 | 3100 | 0.0001 | - |
| 19.0909 | 3150 | 0.0 | - |
| 19.3939 | 3200 | 0.0001 | - |
| 19.6970 | 3250 | 0.0 | - |
| 20.0 | 3300 | 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.*
--> |