metadata

base_model: mini1013/master_domain
library_name: setfit
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  - metric
pipeline_tag: text-classification
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  - setfit
  - sentence-transformers
  - text-classification
  - generated_from_setfit_trainer
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  - text: 네이쳐리빙 모던 트롤리 스윙 3단 빨래바구니 E) ★한정특가★_E05간편보관접이식대야(S)_블루 서전통상
  - text: 빨래방망이 다듬이방망이 2P세트 이불방 다듬잇방망이  신규A
  - text: '[홈앤하우스]라탄 패턴 사각 햄퍼 80L 내추럴/단품 패션플러스'
  - text: 빨래판 세면대 세라믹 매립형 가정용 발코니 세미빌트인 간이 개수대 4. A형 35x46 - 수전 별도 구매 고야글로벌
  - text: 전동빨래건조대 베란다 건조대 전동 자동 천정 천장형 천장 T-V917Yahei텔레스코픽로드 데일바이
inference: true
model-index:
  - name: SetFit with mini1013/master_domain
    results:
      - task:
          type: text-classification
          name: Text Classification
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          name: Unknown
          type: unknown
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            value: 0.9600729631130929
            name: Metric

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: 12 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
10.0	'신발세척 브러쉬 싱크대 가벼운 다용도 브러시 실내화 푸른은하수마트' '방글방글운동화솔5P 다용도솔 따뜻한마켓' '신발닦이솔 아이디어 청소솔 화이트 에이치비상사'
8.0	'삼정 스마트세탁망 내복용 31x50cm 4441 장가요몰' '무형광 국산 세탁망 맘스필 브라망 사각 원형 특대형 드럼세탁기 빨래망 사각XL-미세망 rodzina' '고급형 세탁기 먼지망/이물질/먼지/세탁기 거름망 블루 레이어드컴퍼니'
1.0	'면마직류 고급 다리미풀 정전기방지 말표 말표다리미풀480ml 추가E' '말표 다리미풀 다림질풀 뉴 스프레이 다리미용품 480ml 고급의류 다림풀 의류다림 MinSellAmount 종종걸음샵' '키밍 핸드 스팀 다리미판 다리미 스폰지 장갑 상품선택_7403 삼각형 꼬부기 가게'
6.0	'다용도실 빨래판 세면대 속옷빨래 사각형 간이세면기 비 47x54 더드컨트리' '[여름신상베스트]키높이빨래판 자스트데어(JUST THERE)' 'Per 빨래판 속 튼튼한 부드러운판 논슬립 손빨래 미끄럼방지 비누수납 일체형디자인 옷빨래 실용적인 대형_그레이 투베스트컴퍼니'
5.0	'집 소형 편리한 공간활용 미니행거-집게20p 접이식 폴딩 가정용 심플 스위트 가이 (sweet guy)' '다용도 만능 신발정리 휴지집게 구두 물건 잡는 집게 미아앤미오 컴퍼니' '접이식 미니행거-집게20p 폴딩 소형 공간활용 풍성한정원'
9.0	'세탁볼 실내건조세제 드럼 이용가능 매직클린 통돌이 행복나라' '쇼핑추천 포함 양모볼 인기제품 건조기 키니툴 6P 파우치 핑쇼24' '[1300K] 고슴도치 세탁볼 3개 세트 엔에이치엔위투 주식회사'
4.0	'키친아트 빨래 삶는 통 냄비 인덕션 빨래솥 삶숙이 32cm 3.키친아트 34cm(일반) 척척홀릭' '삶순이 행주삶기 행주 냄비 스테인리스 삶기 22cm 빠른대행' '키친아트 스팀빨래솥30CM ZW1E3205 윤지상회'
0.0	'일상드로우 다리미판 스팀다리미 스탠드 접이식 스팀다리미판 스탠드 다다마스' '휴대용 핸드 스팀 다리미판 패드 장갑 핸드다리미판장갑 주식회사 아이니쥬' '가담다 접이식 스팀 좌식 플립 다리미판 (스톤그레이/프리미엄블랙)/높이조절7단 다리미판 모음전 우마형 화이트 가담다공식스토어'
7.0	'캠핑용 빨래줄 여행용 빨랫줄 품 휴대용 용품 야외 건조 동그라미' '스테인레스 빨래줄 이불 걸이대 스텐 빨랫줄 와이어 304 빨랫줄(10m) 버클세트 스마일_' '빨래집게걸이 12P 빨레 집개 건조대 찝개 형 빨래 집게 연두 골드코스트'
11.0	'[판매순위1등] 삼성에어드레서 5벌 DF-FL 호환필터 팡스토리' '부드러운 카카오프렌즈 기획전 차박 무릎 학생 잇템 캠핑 춘식이 사무실 담요 청춘유통' '암앤해머 베이킹 소다 6.12kg x 2 세척 탈취 백두마켓'
3.0	'벽걸이 메쉬 빨래 바구니 벽걸이 메쉬빨래바구니(핑크) 위드주' '친환경 플라스틱 라탄 대용량 특대형 빨래바구니 60L 2. 베이지 ' '빨래통 3단 트롤리 4단 이동식 스윙빨래바구니 세탁함 빨래바구니3단 사구있오'
2.0	'리빙나이스 천장건조대 스텐봉 200cm 소경환' '삼덕기업 하드웰 PVC코팅봉 스텐봉 베란다 천장빨래건조대 스텐봉 표준형 까바짬' '전동빨래건조대 발코니 베란다 천장형 조명 C 꾸대'

Evaluation

Metrics

Label	Metric
all	0.9601

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_lh13")
# Run inference
preds = model("빨래방망이 다듬이방망이 2P세트 이불방 다듬잇방망이  신규A")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	3	9.8017	20

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

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
0.0106	1	0.4631	-
0.5319	50	0.4236	-
1.0638	100	0.2102	-
1.5957	150	0.114	-
2.1277	200	0.0733	-
2.6596	250	0.0541	-
3.1915	300	0.0316	-
3.7234	350	0.0104	-
4.2553	400	0.0098	-
4.7872	450	0.0039	-
5.3191	500	0.0026	-
5.8511	550	0.0002	-
6.3830	600	0.0002	-
6.9149	650	0.0001	-
7.4468	700	0.0001	-
7.9787	750	0.0001	-
8.5106	800	0.0001	-
9.0426	850	0.0001	-
9.5745	900	0.0001	-
10.1064	950	0.0001	-
10.6383	1000	0.0001	-
11.1702	1050	0.0001	-
11.7021	1100	0.0001	-
12.2340	1150	0.0001	-
12.7660	1200	0.0	-
13.2979	1250	0.0001	-
13.8298	1300	0.0001	-
14.3617	1350	0.0	-
14.8936	1400	0.0001	-
15.4255	1450	0.0	-
15.9574	1500	0.0001	-
16.4894	1550	0.0	-
17.0213	1600	0.0	-
17.5532	1650	0.0	-
18.0851	1700	0.0	-
18.6170	1750	0.0	-
19.1489	1800	0.0	-
19.6809	1850	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

@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}
}