diff --git "a/README.md" "b/README.md" --- "a/README.md" +++ "b/README.md" @@ -10,11 +10,11 @@ tags: - text-classification - generated_from_setfit_trainer widget: -- text: 모니터 > 게이밍모니터 > mobiuzex시리즈 -- text: ssgcom > 면류 > 통조림 > 즉석식품 > 파스타면 > 생면 > 건면 > 파스타면 -- text: ssg > 생활 / 주방 > 건강 / 위생용품 > 면도 / 제모용품 > 면도기 / 날 -- text: ssgcom > 생수 > 음료 > 주류 > 과일 > 야채음료 -- text: 가전디지털컴퓨터 > 데스크탑 > lg > 일반데스크탑 +- text: 주방 / 생활 / 이미용가전 > 커피머신 / 커피용품 > 에스프레소머신 > 업소용 +- text: 뷰티 > 스킨케어 > 클렌징 > 클렌징오일 +- text: 가전디지털 > 이미용가전 > 피부관리기기 > 여드름 / 피지관리 > 여드름치료기 +- text: 전동공구 > 전동드라이버 > seyoung +- text: 등산 > 아웃도어 > 배낭 > 모자 > 용품 > 반다나 > 스카프 > 마스크 inference: true model-index: - name: SetFit with klue/roberta-base @@ -28,7 +28,7 @@ model-index: split: test metrics: - type: metric - value: 0.974609375 + value: 0.970703125 name: Metric --- @@ -60,33 +60,33 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit) ### Model Labels -| Label | Examples | -|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| -| 6 | | -| 10 | | -| 7 | | -| 14 | | -| 11 | | -| 4 | | -| 5 | | -| 12 | | -| 8 | | -| 16 | | -| 17 | | -| 15 | | -| 3 | | -| 2 | | -| 1 | | -| 9 | | -| 13 | | -| 0 | | +| Label | Examples | +|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| +| 8 | | +| 4 | | +| 11 | | +| 5 | | +| 14 | | +| 6 | | +| 15 | | +| 9 | | +| 17 | | +| 12 | | +| 10 | | +| 7 | | +| 16 | | +| 0 | | +| 3 | | +| 1 | | +| 13 | | +| 2 | | ## Evaluation ### Metrics | Label | Metric | |:--------|:-------| -| **all** | 0.9746 | +| **all** | 0.9707 | ## Uses @@ -106,7 +106,7 @@ from setfit import SetFitModel # Download from the 🤗 Hub model = SetFitModel.from_pretrained("setfit_model_id") # Run inference -preds = model("모니터 > 게이밍모니터 > mobiuzex시리즈") +preds = model("뷰티 > 스킨케어 > 클렌징 > 클렌징오일") ```