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mini1013
/
master_cate_sl31

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
roberta
generated_from_setfit_trainer
Eval Results
Model card Files Community
mini1013 commited on
Commit
b9fa0ce
·
verified ·
1 Parent(s): 6d4d3ff

Push model using huggingface_hub.

Browse files
Files changed (13) hide show
  1. 1_Pooling/config.json +10 -0
  2. README.md +368 -0
  3. config.json +29 -0
  4. config_sentence_transformers.json +10 -0
  5. config_setfit.json +4 -0
  6. model.safetensors +3 -0
  7. model_head.pkl +3 -0
  8. modules.json +14 -0
  9. sentence_bert_config.json +4 -0
  10. special_tokens_map.json +51 -0
  11. tokenizer.json +0 -0
  12. tokenizer_config.json +66 -0
  13. vocab.txt +0 -0
1_Pooling/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "word_embedding_dimension": 768,
3
+ "pooling_mode_cls_token": false,
4
+ "pooling_mode_mean_tokens": true,
5
+ "pooling_mode_max_tokens": false,
6
+ "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
7
+ "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
8
+ "pooling_mode_lasttoken": false,
9
+ "include_prompt": true
10
+ }
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,368 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ tags:
3
+ - setfit
4
+ - sentence-transformers
5
+ - text-classification
6
+ - generated_from_setfit_trainer
7
+ widget:
8
+ - text: 런지 머신 스쿼트 레그 레이즈 다리 하체 운동 허벅지 엉덩이 피트니스 스포츠/레저>헬스>웨이트기구>스쿼트머신
9
+ - text: 허리 단련 운동 허리강화 로마의자 로만체어 옆구리 스포츠/레저>헬스>복근운동기구
10
+ - text: 스트레칭봉 스트레칭 선물 막대 홈트운동기구 필라테스 요가봉 DD508 스포츠/레저>헬스>헬스소품>기타헬스소품
11
+ - text: 벽스쿼트 핵스쿼트머신 홈짐 홈트 허벅지 코어 운동 스포츠/레저>헬스>웨이트기구>스쿼트머신
12
+ - text: 프레임 웰이트볼 정리대 거치대 수납 메디신볼 월볼 스포츠/레저>헬스>헬스소품>기타헬스소품
13
+ metrics:
14
+ - accuracy
15
+ pipeline_tag: text-classification
16
+ library_name: setfit
17
+ inference: true
18
+ base_model: mini1013/master_domain
19
+ model-index:
20
+ - name: SetFit with mini1013/master_domain
21
+ results:
22
+ - task:
23
+ type: text-classification
24
+ name: Text Classification
25
+ dataset:
26
+ name: Unknown
27
+ type: unknown
28
+ split: test
29
+ metrics:
30
+ - type: accuracy
31
+ value: 1.0
32
+ name: Accuracy
33
+ ---
34
+
35
+ # SetFit with mini1013/master_domain
36
+
37
+ 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.
38
+
39
+ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
40
+
41
+ 1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
42
+ 2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
43
+
44
+ ## Model Details
45
+
46
+ ### Model Description
47
+ - **Model Type:** SetFit
48
+ - **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
49
+ - **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
50
+ - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
51
+ - **Number of Classes:** 18 classes
52
+ <!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
53
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
54
+ <!-- - **License:** Unknown -->
55
+
56
+ ### Model Sources
57
+
58
+ - **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
59
+ - **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
60
+ - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
61
+
62
+ ### Model Labels
63
+ | Label | Examples |
64
+ |:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
65
+ | 11.0 | <ul><li>'음파 진동기 덜덜이 쉐이크보드 운동기구 뱃살 지방 코어 태우기 다이어트 스포츠/레저>헬스>진동운동기'</li><li>'덜덜이 전신 진동 진동기 쉐이크 음파 운동기구 스포츠/레저>헬스>진동운동기'</li><li>'쉐이킹보드 진동 다이어트 실내 피트니스 머신 체형관리 운동기 가정용 전신 플레이트 덜덜이 스포츠/레저>헬스>진동운동기'</li></ul> |
66
+ | 13.0 | <ul><li>'아이워너 접이식 타원형 손잡이 트램폴린 2인용 스포츠/레저>헬스>트램펄린'</li><li>'멜킨스포츠 스포츠 트램폴린 55인치 스포츠/레저>헬스>트램펄린'</li><li>'반석스포츠 맥스클럽 트램폴린 스포츠/레저>헬스>트램펄린'</li></ul> |
67
+ | 10.0 | <ul><li>'JJR 3 1m 단체 구슬줄넘기 슬림구슬 DYG103150 스포츠/레저>헬스>줄넘기'</li><li>'R-WAVE 1635 줄넘기 우드 줄넘기 나무 스포츠/레저>헬스>줄넘기'</li><li>'아이워너 선수용 줄넘기 다이어트 헬스 유산소운동 꼬임방지베어링 줄길이조절가능 스포츠/레저>헬스>줄넘기'</li></ul> |
68
+ | 1.0 | <ul><li>'엑사이더 슬림한 워킹패드 런닝머신 EW771R 스포츠/레저>헬스>러닝머신>접이식'</li><li>'바디엑스 X7 가정용 러닝머신 스포츠/레저>헬스>러닝머신>접이식'</li><li>'이고진 런닝머신 LT01 가정용 유산소 운동 기구 홈트 저소음 실내 워킹 패드 접이식 스포츠/레저>헬스>러닝머신>접이식'</li></ul> |
69
+ | 15.0 | <ul><li>'좌식 실내 자전거 운동기구 스피닝 ���정용 바이크 헬스싸이클 스포츠/레저>헬스>헬스사이클'</li><li>'실내자전거 운동 스피닝 바이크 가정용 좌식 접이식 스포츠/레저>헬스>헬스사이클'</li><li>'좌식자전거 유산소 실내자전거 무소음 운동기구 홈트 사이클 릴렉스 헬스 바이크 다이어트 스포츠/레저>헬스>헬스사이클'</li></ul> |
70
+ | 17.0 | <ul><li>'신신상사 스타스포츠 S로즈 3.1 EA3001 훌라후프 스포츠/레저>헬스>훌라후프'</li><li>'닥터웰 웰서클 훌라후프 DR-54 스포츠/레저>헬스>훌라후프'</li><li>'나노소프트 BFIT 앱 폼 훌라후프 상급용 1.8KG 스포츠/레저>헬스>훌라후프'</li></ul> |
71
+ | 3.0 | <ul><li>'월드 클럽용 벨트 마사지기 - 논슬립 강철발판 덜덜이 BODY-0516 스포츠/레저>헬스>벨트마사지'</li><li>'골드스톤 벨트마사지기 덜덜이 속도조절 클럽용 실내운동기구 진동운동기구 GS10000 스포츠/레저>헬스>벨트마사지'</li><li>'아이워너 PVC 삼각 아령 3kg 스모키라벤더 스포츠/레저>헬스>벨트마사지'</li></ul> |
72
+ | 14.0 | <ul><li>'허리 트레이닝 스트레칭 발판 원판 지압 회전 WW710C12 스포츠/레저>헬스>트위스트'</li><li>'슈어밸류A 홈짐 허리운동 허리회전 등허리 트위스트 기구 CH-A103714 스포츠/레저>헬스>트위스트'</li><li>'트위스트 전신 운동 기구 홈트 실내 허리 스포츠/레저>헬스>트위스트'</li></ul> |
73
+ | 4.0 | <ul><li>'로만체어 척추 기립근 복부 허리 운동기구 로망체어 스포츠/레저>헬스>복근운동기구'</li><li>'복근 진동 EMS 벨트 허리 피트니스 패드 저주파 자극 스포츠/레저>헬스>복근운동기구'</li><li>'로만 체어 백익스텐션 운동기구 코어 기립근 옆구리 스포츠/레저>헬스>복근운동기구'</li></ul> |
74
+ | 6.0 | <ul><li>'승마 미끄럼 방지 장비 말-B 스포츠/레저>헬스>승마운동기'</li><li>'승마용 퀄팅 부츠 가방 수납 승마용품 보관 장비 스포츠/레저>헬스>승마운동기'</li><li>'승마 가죽 채찍 말 훈련 도구 라이딩 전문가용 스포츠/레저>헬스>승마운동기'</li></ul> |
75
+ | 8.0 | <ul><li>'홈트레이닝 최신 4줄 전신튜빙밴드 바디쉐이퍼 튜빙밴드 복근운동 헬스 스포츠/레저>헬스>웨이트기구>웨이트용품'</li><li>'스미스 머신 가정용 파워랙 멀티랙 로잉 운동기구 홈트 세트 홈짐 스미스 용문대 누적기 130kg 솔리드 스포츠/레저>헬스>웨이트기구>복합헬스머신'</li><li>'modoo 스트레칭 요가 밴드 스포츠/레저>헬스>웨이트기구>웨이트용품'</li></ul> |
76
+ | 9.0 | <ul><li>'일립티컬 유산소 스카이워커 홈트 실내 입식 바이크 스포츠/레저>헬스>일립티컬'</li><li>'워커 접이식 기구 머신 운동 일립티컬 가정용 유산소 실내 홈트 헬스 운동기구 스포츠/레저>헬스>일립티컬'</li><li>'일립티컬머신 걷기운동 스카이 스텝밀 무소음 계단 스포츠/레저>헬스>일립티컬'</li></ul> |
77
+ | 2.0 | <ul><li>'실내자전거 매트 로잉머신 충격흡수 발판 방음 소음방지 12 L 스포츠/레저>헬스>로잉머신'</li><li>'가정용 로잉머신 접이식 조정 전신 운동 홈트 노젓기 스포츠/레저>헬스>로잉머신'</li><li>'가정용 로잉머신 노젓기 워터 운동 조정 스포츠/레저>헬스>로잉머신'</li></ul> |
78
+ | 7.0 | <ul><li>'CNK 육각 아령 스포츠/레저>헬스>아령/덤벨'</li><li>'모아그룹 모아클래스 논슬립 덤벨 스포츠/레저>헬스>아령/덤벨'</li><li>'우성레포츠 아리프 냄새없는 PEV 육각 덤벨 스포츠/레저>헬스>아령/덤벨'</li></ul> |
79
+ | 12.0 | <ul><li>'멜킨스포츠 케틀벨 스포츠/레저>헬스>케틀벨'</li><li>'바디엑스 소프트 케틀벨 스포츠/레저>헬스>케틀벨'</li><li>'대연 스포빅스 PVC 스타일 케틀벨 스포츠/레저>헬스>케틀벨'</li></ul> |
80
+ | 5.0 | <ul><li>'클라이머 스탭퍼 가정용 암벽등반 등산 천국의 계단 스포츠/레저>헬스>스텝퍼'</li><li>'마운틴 클라이머 스텝퍼 사다리 걷기 천국의계단 홈트 클라이머운동기구 스포츠/레저>헬스>스텝퍼'</li><li>'스텝퍼 계단오르기기구 클라이머 클라임밀 스텝머신 스포츠/레저>헬스>스텝퍼'</li></ul> |
81
+ | 16.0 | <ul><li>'균형잡기 발란스 보드 밸런스 패드 허벅지 근육 운동 스포츠/레저>헬스>헬스소품>기타헬스소품'</li><li>'파워풀 강도조절 카운트 악력기 그린 스포츠/레저>헬스>헬스소품>악력기'</li><li>'오너클랜 관절 손상 최소화 스트레칭 운동 밸런스 패드 W3BB69C 스포츠/레저>헬스>헬스소품>기타헬스소품'</li></ul> |
82
+ | 0.0 | <ul><li>'와이앤에이치 렉스파 전동 거꾸리 YA-810 스포츠/레저>헬스>거꾸리'</li><li>'멜킨스포츠 세이프존 가정용 프리미엄 거꾸리 운동 기구 허리운동 스포츠/레저>헬스>거꾸리'</li><li>'와이앤에이치 렉스파 가정용 거꾸리 YA-740 스포츠/레저>헬스>거꾸리'</li></ul> |
83
+
84
+ ## Evaluation
85
+
86
+ ### Metrics
87
+ | Label | Accuracy |
88
+ |:--------|:---------|
89
+ | **all** | 1.0 |
90
+
91
+ ## Uses
92
+
93
+ ### Direct Use for Inference
94
+
95
+ First install the SetFit library:
96
+
97
+ ```bash
98
+ pip install setfit
99
+ ```
100
+
101
+ Then you can load this model and run inference.
102
+
103
+ ```python
104
+ from setfit import SetFitModel
105
+
106
+ # Download from the 🤗 Hub
107
+ model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_sl31")
108
+ # Run inference
109
+ preds = model("허리 단련 운동 허리강화 로마의자 로만체어 옆구리 스포츠/레저>헬스>복근운동기구")
110
+ ```
111
+
112
+ <!--
113
+ ### Downstream Use
114
+
115
+ *List how someone could finetune this model on their own dataset.*
116
+ -->
117
+
118
+ <!--
119
+ ### Out-of-Scope Use
120
+
121
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
122
+ -->
123
+
124
+ <!--
125
+ ## Bias, Risks and Limitations
126
+
127
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
128
+ -->
129
+
130
+ <!--
131
+ ### Recommendations
132
+
133
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
134
+ -->
135
+
136
+ ## Training Details
137
+
138
+ ### Training Set Metrics
139
+ | Training set | Min | Median | Max |
140
+ |:-------------|:----|:-------|:----|
141
+ | Word count | 2 | 8.0378 | 18 |
142
+
143
+ | Label | Training Sample Count |
144
+ |:------|:----------------------|
145
+ | 0.0 | 3 |
146
+ | 1.0 | 70 |
147
+ | 2.0 | 70 |
148
+ | 3.0 | 70 |
149
+ | 4.0 | 70 |
150
+ | 5.0 | 70 |
151
+ | 6.0 | 70 |
152
+ | 7.0 | 70 |
153
+ | 8.0 | 70 |
154
+ | 9.0 | 70 |
155
+ | 10.0 | 70 |
156
+ | 11.0 | 70 |
157
+ | 12.0 | 69 |
158
+ | 13.0 | 70 |
159
+ | 14.0 | 68 |
160
+ | 15.0 | 70 |
161
+ | 16.0 | 70 |
162
+ | 17.0 | 70 |
163
+
164
+ ### Training Hyperparameters
165
+ - batch_size: (256, 256)
166
+ - num_epochs: (30, 30)
167
+ - max_steps: -1
168
+ - sampling_strategy: oversampling
169
+ - num_iterations: 50
170
+ - body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
171
+ - head_learning_rate: 0.01
172
+ - loss: CosineSimilarityLoss
173
+ - distance_metric: cosine_distance
174
+ - margin: 0.25
175
+ - end_to_end: False
176
+ - use_amp: False
177
+ - warmup_proportion: 0.1
178
+ - l2_weight: 0.01
179
+ - seed: 42
180
+ - eval_max_steps: -1
181
+ - load_best_model_at_end: False
182
+
183
+ ### Training Results
184
+ | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
185
+ |:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
186
+ | 0.0043 | 1 | 0.499 | - |
187
+ | 0.2146 | 50 | 0.4998 | - |
188
+ | 0.4292 | 100 | 0.4521 | - |
189
+ | 0.6438 | 150 | 0.2435 | - |
190
+ | 0.8584 | 200 | 0.093 | - |
191
+ | 1.0730 | 250 | 0.0291 | - |
192
+ | 1.2876 | 300 | 0.012 | - |
193
+ | 1.5021 | 350 | 0.0065 | - |
194
+ | 1.7167 | 400 | 0.0045 | - |
195
+ | 1.9313 | 450 | 0.0039 | - |
196
+ | 2.1459 | 500 | 0.0041 | - |
197
+ | 2.3605 | 550 | 0.0021 | - |
198
+ | 2.5751 | 600 | 0.0002 | - |
199
+ | 2.7897 | 650 | 0.0001 | - |
200
+ | 3.0043 | 700 | 0.0001 | - |
201
+ | 3.2189 | 750 | 0.0001 | - |
202
+ | 3.4335 | 800 | 0.0001 | - |
203
+ | 3.6481 | 850 | 0.0001 | - |
204
+ | 3.8627 | 900 | 0.0001 | - |
205
+ | 4.0773 | 950 | 0.0001 | - |
206
+ | 4.2918 | 1000 | 0.0001 | - |
207
+ | 4.5064 | 1050 | 0.0001 | - |
208
+ | 4.7210 | 1100 | 0.0001 | - |
209
+ | 4.9356 | 1150 | 0.0 | - |
210
+ | 5.1502 | 1200 | 0.0 | - |
211
+ | 5.3648 | 1250 | 0.0 | - |
212
+ | 5.5794 | 1300 | 0.0 | - |
213
+ | 5.7940 | 1350 | 0.0 | - |
214
+ | 6.0086 | 1400 | 0.0 | - |
215
+ | 6.2232 | 1450 | 0.0 | - |
216
+ | 6.4378 | 1500 | 0.0 | - |
217
+ | 6.6524 | 1550 | 0.0 | - |
218
+ | 6.8670 | 1600 | 0.0 | - |
219
+ | 7.0815 | 1650 | 0.0 | - |
220
+ | 7.2961 | 1700 | 0.0 | - |
221
+ | 7.5107 | 1750 | 0.0 | - |
222
+ | 7.7253 | 1800 | 0.0 | - |
223
+ | 7.9399 | 1850 | 0.0 | - |
224
+ | 8.1545 | 1900 | 0.0 | - |
225
+ | 8.3691 | 1950 | 0.0 | - |
226
+ | 8.5837 | 2000 | 0.0 | - |
227
+ | 8.7983 | 2050 | 0.0 | - |
228
+ | 9.0129 | 2100 | 0.0 | - |
229
+ | 9.2275 | 2150 | 0.0 | - |
230
+ | 9.4421 | 2200 | 0.0 | - |
231
+ | 9.6567 | 2250 | 0.0 | - |
232
+ | 9.8712 | 2300 | 0.0 | - |
233
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235
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236
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238
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239
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301
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317
+ | 28.1116 | 6550 | 0.0 | - |
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+ | 28.3262 | 6600 | 0.0 | - |
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320
+ | 28.7554 | 6700 | 0.0 | - |
321
+ | 28.9700 | 6750 | 0.0 | - |
322
+ | 29.1845 | 6800 | 0.0 | - |
323
+ | 29.3991 | 6850 | 0.0 | - |
324
+ | 29.6137 | 6900 | 0.0 | - |
325
+ | 29.8283 | 6950 | 0.0 | - |
326
+
327
+ ### Framework Versions
328
+ - Python: 3.10.12
329
+ - SetFit: 1.1.0
330
+ - Sentence Transformers: 3.3.1
331
+ - Transformers: 4.44.2
332
+ - PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
333
+ - Datasets: 3.2.0
334
+ - Tokenizers: 0.19.1
335
+
336
+ ## Citation
337
+
338
+ ### BibTeX
339
+ ```bibtex
340
+ @article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
341
+ doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
342
+ url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
343
+ author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
344
+ keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
345
+ title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
346
+ publisher = {arXiv},
347
+ year = {2022},
348
+ copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
349
+ }
350
+ ```
351
+
352
+ <!--
353
+ ## Glossary
354
+
355
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
356
+ -->
357
+
358
+ <!--
359
+ ## Model Card Authors
360
+
361
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
362
+ -->
363
+
364
+ <!--
365
+ ## Model Card Contact
366
+
367
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
368
+ -->
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,29 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "mini1013/master_item_sl_org_gtcate",
3
+ "architectures": [
4
+ "RobertaModel"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "bos_token_id": 0,
8
+ "classifier_dropout": null,
9
+ "eos_token_id": 2,
10
+ "gradient_checkpointing": false,
11
+ "hidden_act": "gelu",
12
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
13
+ "hidden_size": 768,
14
+ "initializer_range": 0.02,
15
+ "intermediate_size": 3072,
16
+ "layer_norm_eps": 1e-05,
17
+ "max_position_embeddings": 514,
18
+ "model_type": "roberta",
19
+ "num_attention_heads": 12,
20
+ "num_hidden_layers": 12,
21
+ "pad_token_id": 1,
22
+ "position_embedding_type": "absolute",
23
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
24
+ "torch_dtype": "float32",
25
+ "transformers_version": "4.44.2",
26
+ "type_vocab_size": 1,
27
+ "use_cache": true,
28
+ "vocab_size": 32000
29
+ }
config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "__version__": {
3
+ "sentence_transformers": "3.3.1",
4
+ "transformers": "4.44.2",
5
+ "pytorch": "2.2.0a0+81ea7a4"
6
+ },
7
+ "prompts": {},
8
+ "default_prompt_name": null,
9
+ "similarity_fn_name": "cosine"
10
+ }
config_setfit.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "labels": null,
3
+ "normalize_embeddings": false
4
+ }
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:903a2a24cfecdc3e80a30e8edc8de8257286be719e9d0f30086ba19fc4563e8d
3
+ size 442494816
model_head.pkl ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:9ee4717dceb4a31b862c3647bd1803087cdcbb05c2f3c83cfd261b48e987f7a2
3
+ size 111687
modules.json ADDED
@@ -0,0 +1,14 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "idx": 0,
4
+ "name": "0",
5
+ "path": "",
6
+ "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
7
+ },
8
+ {
9
+ "idx": 1,
10
+ "name": "1",
11
+ "path": "1_Pooling",
12
+ "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
13
+ }
14
+ ]
sentence_bert_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "max_seq_length": 512,
3
+ "do_lower_case": false
4
+ }
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,51 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "bos_token": {
3
+ "content": "[CLS]",
4
+ "lstrip": false,
5
+ "normalized": false,
6
+ "rstrip": false,
7
+ "single_word": false
8
+ },
9
+ "cls_token": {
10
+ "content": "[CLS]",
11
+ "lstrip": false,
12
+ "normalized": false,
13
+ "rstrip": false,
14
+ "single_word": false
15
+ },
16
+ "eos_token": {
17
+ "content": "[SEP]",
18
+ "lstrip": false,
19
+ "normalized": false,
20
+ "rstrip": false,
21
+ "single_word": false
22
+ },
23
+ "mask_token": {
24
+ "content": "[MASK]",
25
+ "lstrip": false,
26
+ "normalized": false,
27
+ "rstrip": false,
28
+ "single_word": false
29
+ },
30
+ "pad_token": {
31
+ "content": "[PAD]",
32
+ "lstrip": false,
33
+ "normalized": false,
34
+ "rstrip": false,
35
+ "single_word": false
36
+ },
37
+ "sep_token": {
38
+ "content": "[SEP]",
39
+ "lstrip": false,
40
+ "normalized": false,
41
+ "rstrip": false,
42
+ "single_word": false
43
+ },
44
+ "unk_token": {
45
+ "content": "[UNK]",
46
+ "lstrip": false,
47
+ "normalized": false,
48
+ "rstrip": false,
49
+ "single_word": false
50
+ }
51
+ }
tokenizer.json ADDED
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tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,66 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "added_tokens_decoder": {
3
+ "0": {
4
+ "content": "[CLS]",
5
+ "lstrip": false,
6
+ "normalized": false,
7
+ "rstrip": false,
8
+ "single_word": false,
9
+ "special": true
10
+ },
11
+ "1": {
12
+ "content": "[PAD]",
13
+ "lstrip": false,
14
+ "normalized": false,
15
+ "rstrip": false,
16
+ "single_word": false,
17
+ "special": true
18
+ },
19
+ "2": {
20
+ "content": "[SEP]",
21
+ "lstrip": false,
22
+ "normalized": false,
23
+ "rstrip": false,
24
+ "single_word": false,
25
+ "special": true
26
+ },
27
+ "3": {
28
+ "content": "[UNK]",
29
+ "lstrip": false,
30
+ "normalized": false,
31
+ "rstrip": false,
32
+ "single_word": false,
33
+ "special": true
34
+ },
35
+ "4": {
36
+ "content": "[MASK]",
37
+ "lstrip": false,
38
+ "normalized": false,
39
+ "rstrip": false,
40
+ "single_word": false,
41
+ "special": true
42
+ }
43
+ },
44
+ "bos_token": "[CLS]",
45
+ "clean_up_tokenization_spaces": false,
46
+ "cls_token": "[CLS]",
47
+ "do_basic_tokenize": true,
48
+ "do_lower_case": false,
49
+ "eos_token": "[SEP]",
50
+ "mask_token": "[MASK]",
51
+ "max_length": 512,
52
+ "model_max_length": 512,
53
+ "never_split": null,
54
+ "pad_to_multiple_of": null,
55
+ "pad_token": "[PAD]",
56
+ "pad_token_type_id": 0,
57
+ "padding_side": "right",
58
+ "sep_token": "[SEP]",
59
+ "stride": 0,
60
+ "strip_accents": null,
61
+ "tokenize_chinese_chars": true,
62
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
63
+ "truncation_side": "right",
64
+ "truncation_strategy": "longest_first",
65
+ "unk_token": "[UNK]"
66
+ }
vocab.txt ADDED
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