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mini1013
/
master_cate_lh2

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
roberta
generated_from_setfit_trainer
Eval Results
Model card Files Community
master_cate_lh2 / README.md
mini1013's picture
mini1013
Push model using huggingface_hub.
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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: 전기 스팀해빙기 수도 배관 동파방지 고온 공구 스팀 고성능 고압 2500W 디지털 7점 세트 2500W 산업용 온도조절 7종 세트+수납함
하니빌리지
- text: 스텐 나사못 목재 피스 목공 철판 나사 직결 와샤머리 4-13(25개) 11. 스텐 트라스머리 볼트_M5-40 (5개) 리더화스너
- text: 안전봉투 택배 포장 뽁뽁이 0호 100X100+40 10매 소량 주황 [비접착] 투명 에어캡 봉투 - 0.2T_18호 250x350
10매 주식회사 이고다(IGODA CO. ,Ltd.)
- text: 토네이도 다이아몬드 융착코어비트 폴리싱 대리석 천공 TQ5 57_TTC 17 주식회사 투엑스
- text: 킹토니 핸드소켓 복스알 233504M 2. 롱핸드소켓(육각)_2-21 323513M 3/8x13mm 제로나인
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: 0.6113686482182797
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:** 19 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 |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 1.0 | <ul><li>'장인들의도구들 오토피드 동관커터기 4분의1 (빨강) 엘디에스컴퍼니(LDS Company)'</li><li>'농막 물탱크 대용량 플라스틱 우수 물저장 배럴 탱크 25kg (내부 커버 포함) 미들페이지'</li><li>'인서트 비트 세트, 9개 에스엠샵'</li></ul> |
| 18.0 | <ul><li>'[다이소박스] 오픈형 이사박스 단프라 이삿짐 플라스틱 이사용 15. (고급형) 중형박스_(고급형) 중형 청색 주식회사 아성솔루션'</li><li>'PE 롤비닐 통비닐 0.03mm 12cm x 457m 0.1mm_선택29. (폭100cm x 길이91m) 주식회사 제일재단'</li><li>'통샵 공단보자기 45cm 10장묶음 65×65 -10장 묶음_연노랑 통샵'</li></ul> |
| 5.0 | <ul><li>'마끼다 충전직소 DJV184Z 본체 18V 속도조절 브러쉬리스 충전직쏘 디유니마켓'</li><li>'[UDT] 에어 해머 함마 치즐4개 포함 UD-1042 선택3. 에어해머 (UD-1043) 주식회사 마이크로엠알오'</li><li>'탈포기 기포제거 레진 공예 실리콘 몰드 진공 화장품 19L 지름30Cm 높이 30Cm 토마톡'</li></ul> |
| 4.0 | <ul><li>'침대 난간 어르신 환자 기상 보조 프레임 A. 탄소강 좁은 팔걸이 시엘로'</li><li>'청소중 주차금지 입간판 A형표지판 공사중 미끄럼주의 주차금지 사위탁'</li><li>'오토스 고글 투명 보안경 618A 넓은 시야확보 긁힘방지 무게 48.4g 가벼운 보호안경 OTOS 보안경 B-618ASF 지엠트리 (GMTree)'</li></ul> |
| 14.0 | <ul><li>'평 와셔 스텐 M6 1개 낱개 판매 제이원커머스'</li><li>'플랜지 후렌지 스텐 후렌치너트 m3 (10개) 5/16인치 (5개) 일진금속'</li><li>'포니 스프링클램프 집게 핸디 요르젠센 조명고정 3201-HT 베세이 XM3 주식회사 종원툴링'</li></ul> |
| 8.0 | <ul><li>'프로펠 미니윈치 단상 220V 호박 와이어윈치 PW160 2홀_160kg_PW160 주식회사 다보인터내셔널(DAVOInternational Co.,Ltd.)'</li><li>'디월트 잭 리프트 DWHT83550 만능 지랫대 옮기기 냉장고 가구 소형 핸드 01.디월트잭리프트(실재고X 입고시 출고) 주식회사 동성툴 (dongsungtool)'</li><li>'사다리 접이식 가정용 5단 a형 안전 광폭 작업발판 노랑 NLS05 경량사다리_NLL02 2단 공구 제트(Z)'</li></ul> |
| 0.0 | <ul><li>'3M 스폰지 페파 7136270 02601(600~800방) (주)한메소프트'</li><li>'장판 홈파기 수동 칼 나이프 컷터 커팅기 PVC 바닥 단일 상품 나인포리세븐'</li><li>'스마토 롱라쳇렌치 한쪽롱 L 13x17L 스마토 롱라쳇렌치 (한쪽롱)L 13x17L 디와이스토어'</li></ul> |
| 6.0 | <ul><li>'그린웍스 무선 전정기 40V GMAX 본체 01. 본체 네이스'</li><li>'D&D PowerDrive BP78 V 벨트 134247 트리니티 에덴 로우'</li><li>'혼다 4행정 예초기 셀러리픽 배낭 행정 벌초기 제초기 세트 배낭형 2 GX35 백팩 18.8KW 대행몰A'</li></ul> |
| 12.0 | <ul><li>'디월트 충전원형톱 DCS573N 184mm (18V/20V) 본체만 디월트 충전원형톱 DCS573N 184mm ( 최저가유통몰'</li><li>'디월트 DCG405P2 20V 브러쉬리스 충전 그라인더 (5.0Ahx2) 풀세트 주식회사 부일툴릭스'</li><li>'충전직소 DJV184Z 본체 18V 속도조절 브러쉬리스 충전직쏘 마끼다 리씨유통'</li></ul> |
| 11.0 | <ul><li>'주피터 쥬피터 무선 송풍기 낙엽청소기 JUB-18DE 에어 충전식 18V 디월트 배터리호환 이에스툴'</li><li>'타이탄드릴맨 스키비디토일렛 업타티맨 업그레이드 스피커맨 활동타이탄클락킹황금대검-536입자 아이엠117'</li><li>'핫드릴 보석 큐빅 붙이는 펜 방법 건 옷 다림질 포인트 수리 철 헤드 패션 원단 꾸미기 06 핑크 원형헤드 7개인두헤드 없음 삼각 공주&파티'</li></ul> |
| 2.0 | <ul><li>'보일러 온수 순환 펌프 모터 윌로 엘지 PH 045M 니더스몰'</li><li>'영주태양광 3k주택용 지와이(GY)산업'</li><li>'워터펌프 물펌프 다이아프램 소형 미니 수중 고열 고온 DC 12V 30W 04 워터펌프(고급형-너트) 80W 12V 주식회사 세인티에프'</li></ul> |
| 15.0 | <ul><li>'휴대용 수동 카운터기 인원체크 운동량 체크 계수기 강성녕'</li><li>'티피링크 TP-LINK Tapo T315 스마트 온습도 센서 디스플레이형 Wi-Fi 허브 이 아이티 커머스'</li><li>'휴대용 디지털 음주측정기 오영이네'</li></ul> |
| 16.0 | <ul><li>'노루페인트 슈퍼에나멜 플러스 1L 목재용 철재용 에나멜 유성 페인트 적갈색 유광 특녹색_유광(Gloss) 세계상사'</li><li>'pieke 실내 인테리어용 프리미엄 수성 페인트 피크 페인트(1kg) abyss green (주)해광'</li><li>'[몬타나] 몬타나 골드 그래비티 대용량 다용도 도색용 아크릴 캔스프레이 400ml GOLD 5110_HIMALAYA 대림데칼스토어'</li></ul> |
| 3.0 | <ul><li>'무선 인슐린냉장고 휴대 충전 소형 차량 약품 보관함 단일 배터리(대기시간 약 10시간) 유어스토어'</li><li>'지넥스 정밀드라이버 세트 Y자 별나사 육각 Y 시계 안경 삼각 자석 십자 24in1 아이폰 전용수리공구 001339 주식회사 원빈다이어리'</li><li>'디월트 프리미엄 수공구세트 184PCS 코스트코 소켓 라쳇 공구세트 108PCS 시크릿카트'</li></ul> |
| 7.0 | <ul><li>'고온 고압 스팀 세척기 세차기 청소기 소독 에어컨 2600W 홈 업그레이드 직접 분사 모델 검정 구루미컴퍼니'</li><li>'크레토스 산소게이지 가스레귤레이터 감압기 조정기 EX-701 LPG-EX-705 알통공구'</li><li>'크레토스 산소게이지 가스레귤레이터 감압기 조정기 EX-701 CO2-EX-702B 220V-22 알통공구'</li></ul> |
| 17.0 | <ul><li>'페인트붓 건축도장기능사준비물 납작붓15mm 막붓 빽붓 문자 도형 평붓 유성수성 미술붓 페인트 붓 폭70mm(11호) 비케이(B.K)코리아'</li><li>'인터그레인 울트라데크 팀버스테인 10L 리치 초콜렛 (주)나무와사람들 던에드워드 페인트'</li><li>'수성 금속 방청페인트 속건형 친환경 무취 스테인리스/알루미늄합금 컬러 블루x2_350g 주식회사 플레이산'</li></ul> |
| 9.0 | <ul><li>'백마 양손가위 A-3000(180mm) 동아상사'</li><li>'토종벌 박스 꿀수확 벌꿀 야생벌통 밀랍판 채집 5단 건조 5단 격자 상자 1창 왁스 5단 격자 상자 5창 감동산글로벌'</li><li>'파종기 모종 다기능 심기 시금치 기계 종자 심는 무 양배추 파종 6줄(줄간격 7.5~9) 셀러리픽몰'</li></ul> |
| 10.0 | <ul><li>'진흥 주택용 가정용 누전 차단기 30A 소형 차단기교체 주택용(가정용) 누전차단기_01)2P 30A 소형 그린전기조명'</li><li>'국산 필수전공 요비선 1선 빨강 5m 낚시대요비선_6.0MM_10EA/SET 피에스툴즈'</li><li>'캠핑 릴선 15m 4구 밀리터리 캠핑 오토캠핑 니드선 전기선 연장선 2구_카키_15m 롱캠'</li></ul> |
| 13.0 | <ul><li>'다우실 707 바이오 방수 실리콘 투명 박스 25개입 주방 싱크대 욕실 욕조 코킹 방화용_다우 1199S 흑색 모멘트리 (MOMENTREE)'</li><li>'벡스 WD-40 낱개 360ml 신형 스마트 스트로우 SS형 WD40 벡스 WD-40 360ml(일반형) 모멘트리 (MOMENTREE)'</li><li>'철물팩토리 백색 줄눈 백시멘트 욕실 화장실 변기 보수 메지 크랙 접착제 D형 고무헤라 선진하드웨어'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Metric |
|:--------|:-------|
| **all** | 0.6114 |
## 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_lh2")
# Run inference
preds = model("토네이도 다이아몬드 융착코어비트 폴리싱 대리석 천공 TQ5 57_TTC 17 주식회사 투엑스")
```
<!--
### 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 | 10.7474 | 27 |
| 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 |
### 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0067 | 1 | 0.3954 | - |
| 0.3356 | 50 | 0.3839 | - |
| 0.6711 | 100 | 0.2913 | - |
| 1.0067 | 150 | 0.2101 | - |
| 1.3423 | 200 | 0.1066 | - |
| 1.6779 | 250 | 0.0475 | - |
| 2.0134 | 300 | 0.0342 | - |
| 2.3490 | 350 | 0.0274 | - |
| 2.6846 | 400 | 0.028 | - |
| 3.0201 | 450 | 0.029 | - |
| 3.3557 | 500 | 0.0291 | - |
| 3.6913 | 550 | 0.0258 | - |
| 4.0268 | 600 | 0.0202 | - |
| 4.3624 | 650 | 0.0085 | - |
| 4.6980 | 700 | 0.0124 | - |
| 5.0336 | 750 | 0.0039 | - |
| 5.3691 | 800 | 0.0089 | - |
| 5.7047 | 850 | 0.0063 | - |
| 6.0403 | 900 | 0.0034 | - |
| 6.3758 | 950 | 0.0046 | - |
| 6.7114 | 1000 | 0.008 | - |
| 7.0470 | 1050 | 0.0048 | - |
| 7.3826 | 1100 | 0.0028 | - |
| 7.7181 | 1150 | 0.0042 | - |
| 8.0537 | 1200 | 0.0019 | - |
| 8.3893 | 1250 | 0.0008 | - |
| 8.7248 | 1300 | 0.0004 | - |
| 9.0604 | 1350 | 0.0003 | - |
| 9.3960 | 1400 | 0.0003 | - |
| 9.7315 | 1450 | 0.0002 | - |
| 10.0671 | 1500 | 0.0003 | - |
| 10.4027 | 1550 | 0.0002 | - |
| 10.7383 | 1600 | 0.0001 | - |
| 11.0738 | 1650 | 0.0002 | - |
| 11.4094 | 1700 | 0.0001 | - |
| 11.7450 | 1750 | 0.0001 | - |
| 12.0805 | 1800 | 0.0001 | - |
| 12.4161 | 1850 | 0.0001 | - |
| 12.7517 | 1900 | 0.0001 | - |
| 13.0872 | 1950 | 0.0001 | - |
| 13.4228 | 2000 | 0.0001 | - |
| 13.7584 | 2050 | 0.0001 | - |
| 14.0940 | 2100 | 0.0001 | - |
| 14.4295 | 2150 | 0.0001 | - |
| 14.7651 | 2200 | 0.0001 | - |
| 15.1007 | 2250 | 0.0001 | - |
| 15.4362 | 2300 | 0.0001 | - |
| 15.7718 | 2350 | 0.0001 | - |
| 16.1074 | 2400 | 0.0001 | - |
| 16.4430 | 2450 | 0.0001 | - |
| 16.7785 | 2500 | 0.0001 | - |
| 17.1141 | 2550 | 0.0001 | - |
| 17.4497 | 2600 | 0.0001 | - |
| 17.7852 | 2650 | 0.0001 | - |
| 18.1208 | 2700 | 0.0001 | - |
| 18.4564 | 2750 | 0.0001 | - |
| 18.7919 | 2800 | 0.0001 | - |
| 19.1275 | 2850 | 0.0001 | - |
| 19.4631 | 2900 | 0.0001 | - |
| 19.7987 | 2950 | 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.*
-->