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mini1013
/
master_cate_ap3

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
roberta
generated_from_setfit_trainer
Eval Results
Model card Files Community
master_cate_ap3 / README.md
mini1013's picture
mini1013
Push model using huggingface_hub.
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19.6 kB
---
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: '[제너럴아이디어 WOMAN] 하찌 볼레로 니트 세트 [3COL] / WBC3L05518SET BLUE_FREE 지아이홀딩스'
- text: 핫슈트 다이어트 여자 땀복 헬스복 트레이닝 운동복 지투 라운드 세트 HS6004 S_S 주식회사 사람사랑
- text: '[해외정품] 바버 데브론 퀼팅자켓LQU1012BK91 Lt Trench_UK10 위너12'
- text: '[갤러리아] [여]NEW 포플린 셔츠(05343901)(343901)(한화갤러리아㈜ 센터시티) 01 다크그린_M 한화갤러리아(주)'
- text: (SOUP)(신세계마산점)숲 라이더형 무스탕 (SZBMU90) 블랙_66 신세계백화점
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: 0.7890421327054075
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>'크롭 니트 가디건 페이크 투피스 셋업 셔츠 블랙_S 끌레클로젯'</li><li>'케이블 니트 반바지 세트업 빅사이즈 브라운_XL 지희마켓'</li><li>'빈티지 반팔 반바지 세트 URD-021 그레이_L 영일'</li></ul> |
| 5.0 | <ul><li>'플리츠 랩형 스커트 베이지 (113Y27KY1A) 베이지_M 신세계몰'</li><li>'잇미샤 플레어 샤 스커트 ITN5YSK160 블랙_55 (주)모다이노칩'</li><li>'게스 여성 데님 롱 기장 스커트 ON3D0512 2종 0512 BLK_26 엔터식스'</li></ul> |
| 7.0 | <ul><li>'깔깔이 상의 브이넥형 방한복 방한내피 겨울 작업복 패딩점퍼 깔깔이 상의 브이넥형 방한복 방한내피 겨울 작 브리드킴엠'</li><li>'굿유니폼 어깨 골절 탈골 수술 탄탄한 검진복 상의 스냅 오픈형 5부 검진가운 정형외과 환자복 치료복 PI73 블루그레이_대 굿 유니폼'</li><li>'남여공용 찜질 마사지복 세트 스파복 물리치료 사우나복 대량주문 한의원 상의_121_1803황토_L(95) 달토끼'</li></ul> |
| 10.0 | <ul><li>'23FW 안다마네 바디수트 티셔츠 T140714A TJP062BLACK XS 주식회사 구하다'</li><li>'마리오데님점프수트 연청_M 디에프컴퍼니(dfcompany)'</li><li>'클랜드 우븐 원피스 서스펜더 S24SWDOP11 감성 캠핑 차콜(CC)_90 (ONE SIZE) '</li></ul> |
| 3.0 | <ul><li>'국내발송 toffee 토피 사이드 지퍼 나일론 밴딩 팬츠 CHARCOAL SIDE ZIPPER NYLON BANDING PANTS T3S-SZNBPT425 L 대박이'</li><li>'와이드 밴딩 도날슨 남녀공용 왕스판 220581 팬츠 블랙_L-XL 위드위너(f)'</li><li>'GOLDEN BEAR Nylon stretch Cargo Jogger Pants (for Women)_G5PAW23541BEX 베이지_WS 오름직구'</li></ul> |
| 0.0 | <ul><li>'플러스샵 고비GOBI 캐시미어 100 홀가먼트 5부 풀오버 164888 그레이_88 주식회사 미르에셋'</li><li>'SPAO 스파오 [COOL] 썸머 케이블 반팔니트_SPKWE25G06 431761 [25]PINK_L[095] 슈슈312'</li><li>'퍼 4168 니트 빅 사이즈 살구색/L 팜파스몰'</li></ul> |
| 16.0 | <ul><li>'[23FW][Essential]울 캐시미어 후드 더플 코트 네이비 BF3X30E03R 남색_S (주)씨제이이엔엠'</li><li>'[런칭가 590000원]J by 유럽산 리버시블 무스탕 코트 [00010] 틸그린 S 현대H몰'</li><li>'KODAK 브라우니 롱 플리스 더플자켓 IVORY rva-573824f L 라비아컴퍼니'</li></ul> |
| 4.0 | <ul><li>'스마일 포켓 프린트 데님 긴팔 셔츠 남녀공용 연청 탑 nigo94357 01=A_1 하나몰'</li><li>'[지오다노] 343902 여 기본 옥스포드 셔츠 01핑크_M (주)지오다노'</li><li>'지오다노 NEW 한소희 포플린 셔츠 05343901 01다크그린_L (주)엔터식스패션쇼핑몰'</li></ul> |
| 20.0 | <ul><li>'겨울용 여성 면 누비 잎새 나비 털 저고리(단일상품) 개량 생활한복 절복 법복 단체복 회색 저고리_소(여 66) 만덕'</li><li>'마미소 예쁜꽃자수솜바지 몸빼 누빔 생활한복 따수미 엄마옷 할머니옷 그린 마미소'</li><li>'청아 챠콜 허리치마 챠콜_FREE 생활한복'</li></ul> |
| 11.0 | <ul><li>'헬리꽁땡 퀼팅패딩상하세트 블랙/88 신세계라이브쇼핑-몰'</li><li>'키작녀 정장 블랙 세트 ( 싱글 수트 셋업, 와이드 슬림일자 키작녀슬랙스 ) S_슬림 일자 핏_M 언클로젯'</li><li>'세미 캐주얼 정장세트 영문 레터링 자켓 팬츠 셋업 수트 블랙_S(55)_M(66) 스타일라떼 주식회사'</li></ul> |
| 17.0 | <ul><li>'스포츠 반바지 속바지 헬스 요가 트레이닝복 FT018 2022년 도매 오렌지/S 썬샤인웍스'</li><li>'[지오다노] 413961 한소희 브러시드 테리 스트레이트 팬츠_3color 09블랙_XS '</li><li>'스포츠 반바지 속바지 헬스 요가 트레이닝복 필라테스 핑크 / S 에스에이치에너지'</li></ul> |
| 18.0 | <ul><li>'박시 LBR 반팔 티셔츠 AS DD1238-010 095 '</li><li>'[갤러리아] [23 F／W] 와펜 포인트 래글런 맨투맨(7153340007)(한화갤러리아㈜ 진주점) 검정_55 한화갤러리아(주)'</li><li>'기본반팔티 코튼순면 프리미엄 남여공용 무지반팔티 블랙_L_♪본상품선택♬ 스즈브느'</li></ul> |
| 2.0 | <ul><li>'여성 여자 베이직 레인코트 우의 비옷 골프 등산 낚시 캠핑 카키_L 이에이치 멀티샵 (EH multi shop)'</li><li>'Gn542 레인코트 남성 의류 여성 우비 커플 고급우비 성인 남자 비옷 패션 우의 세련된 등산 판초우의 블랙 제이미디어'</li><li>'우비 오버핏 ONS-RC800 EVA 스타일리쉬 커플레인코트_업체 ONS-RC800-L_블랙 스플렌카'</li></ul> |
| 19.0 | <ul><li>'ROTATE 블루 시퀸 렙 드레스 원피스 RT2208 여성 32 주식회사 페칭'</li><li>'이브닝 셀프웨딩 웨딩촬영 쉬폰 롱드레스 피로연드레스 M_이미지 컬러 식스투'</li><li>'웨딩원피스 드레스 2023 SS 화이트 쉬폰 결혼식 이브닝 셀프웨딩 파티 137257 Custom colors_24W_CN 아스가르드3'</li></ul> |
| 14.0 | <ul><li>'사이즈 퍼 빅 니트 6221 베이지/빅사이즈XL 옐로우몰'</li><li>'에잇세컨즈 EDITION8 셔링 브이넥 카디건 블랙 (323Y5AHY15) 검정색_S '</li><li>'[23FW][Essential]울 캐시미어 케이블 라운드넥 카디건 라이트 베이지 BF395AE01A 베이지_S (주)씨제이이엔엠'</li></ul> |
| 12.0 | <ul><li>'2023겨울경량패딩조끼 브이넥/겨울조끼/베스트/경량조끼/바람막이/남녀공용/겨울용품/아우터 경량패딩조끼 브이넥 블랙XXL[NF148] 켈리스코리아'</li><li>'기하학 패턴 니트 베스트 T228MVT232W 오트밀_M 마리오쇼핑 주식회사'</li><li>'[정품인증] 275486 여성) 구스 V넥 경량 베스트_PHB5VP2011 BK_100 에스제이4'</li></ul> |
| 13.0 | <ul><li>'트레이닝팬츠 기모 밴딩 211057 남녀공용 바 일자 바지 세미 베이지FREE_단일상품 김민주'</li><li>'여름 시원한 남녀공용 데일리 3부 비치웨어 반바지 네이비_L free 나인원'</li><li>'빈폴레이디스 소프트 스트레이트핏 데님 팬츠 다크네이비 BF3921U00R 남색_025 (주)씨제이이엔엠'</li></ul> |
| 6.0 | <ul><li>'스트라이프 반팔 셔츠 롱원피스 사진색_F 썸메모리'</li><li>'(나인(Atelier Nain))(광주신세계)캐주얼 브이넥 미니 데님 원피스(OP-6071) 블루_M 신세계백화점'</li><li>'[로맨틱블룸](단독 끝장가)신영와코루 로맨틱블룸 플리츠 컵원피스 (3종) M(66) SK스토아'</li></ul> |
| 9.0 | <ul><li>'엔에프엘 F204MDW263 라쿤퍼 숏 다운 3종 택1 BABYPINK_095 유니샵'</li><li>'[르샵][하프클럽/르샵]르샵 사선 바람막이 후드 집업 점퍼 TN5JP110 1.화이트 / Free 롯데아이몰'</li><li>'[갤러리아] [보브][24여름]스트링 헴 이지 집업 점퍼(7194220101) 블랙_M NS홈쇼핑_NS몰'</li></ul> |
| 1.0 | <ul><li>'하프클럽/컬럼비아 언더웨어 컬럼비아 여성 레깅스 2차 랜덤1종 LUCKY PACK 1_색상/사이즈 하프클럽'</li><li>'여성 포켓 밍크보아 밴딩 레깅스 SPY673 네이비블루_S CJONSTYLE'</li><li>'여성) BALANCE 조거 레깅스 (루즈핏) MBD5PT2230/밸런스(진유니) BK(블랙)_M 롯데쇼핑(주)'</li></ul> |
| 8.0 | <ul><li>'12+ 올리비아로렌 2024 신년 03_B_VOPEAUWA331_NAVY_090 올리비아로렌 공식'</li><li>'[럭키슈에뜨](강남점)[온라인단독] LQJAW24540 반소매 노카라 더블자켓 (럭키... 블랙(BKX)_36 신세계백화점'</li><li>'SECONDMONO 크롭 필드 후드 바람막이 자켓 3 블랙 COOSJP029BLACK CO M 점프업'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Metric |
|:--------|:-------|
| **all** | 0.7890 |
## 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_ap3")
# Run inference
preds = model("(SOUP)(신세계마산점)숲 라이더형 무스탕 (SZBMU90) 블랙_66 신세계백화점")
```
<!--
### 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 | 9.6448 | 23 |
| 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 | 0.3795 | - |
| 0.3030 | 50 | 0.296 | - |
| 0.6061 | 100 | 0.2248 | - |
| 0.9091 | 150 | 0.1494 | - |
| 1.2121 | 200 | 0.0913 | - |
| 1.5152 | 250 | 0.061 | - |
| 1.8182 | 300 | 0.0322 | - |
| 2.1212 | 350 | 0.0243 | - |
| 2.4242 | 400 | 0.0152 | - |
| 2.7273 | 450 | 0.0134 | - |
| 3.0303 | 500 | 0.0056 | - |
| 3.3333 | 550 | 0.0026 | - |
| 3.6364 | 600 | 0.0016 | - |
| 3.9394 | 650 | 0.0066 | - |
| 4.2424 | 700 | 0.0044 | - |
| 4.5455 | 750 | 0.0025 | - |
| 4.8485 | 800 | 0.0023 | - |
| 5.1515 | 850 | 0.0023 | - |
| 5.4545 | 900 | 0.0008 | - |
| 5.7576 | 950 | 0.0023 | - |
| 6.0606 | 1000 | 0.0005 | - |
| 6.3636 | 1050 | 0.0015 | - |
| 6.6667 | 1100 | 0.0006 | - |
| 6.9697 | 1150 | 0.0003 | - |
| 7.2727 | 1200 | 0.0003 | - |
| 7.5758 | 1250 | 0.0003 | - |
| 7.8788 | 1300 | 0.0002 | - |
| 8.1818 | 1350 | 0.0004 | - |
| 8.4848 | 1400 | 0.0002 | - |
| 8.7879 | 1450 | 0.0002 | - |
| 9.0909 | 1500 | 0.0002 | - |
| 9.3939 | 1550 | 0.0002 | - |
| 9.6970 | 1600 | 0.0001 | - |
| 10.0 | 1650 | 0.0001 | - |
| 10.3030 | 1700 | 0.0002 | - |
| 10.6061 | 1750 | 0.0001 | - |
| 10.9091 | 1800 | 0.0001 | - |
| 11.2121 | 1850 | 0.0002 | - |
| 11.5152 | 1900 | 0.0002 | - |
| 11.8182 | 1950 | 0.0002 | - |
| 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 | 0.0001 | - |
| 14.5455 | 2400 | 0.0001 | - |
| 14.8485 | 2450 | 0.0001 | - |
| 15.1515 | 2500 | 0.0001 | - |
| 15.4545 | 2550 | 0.0001 | - |
| 15.7576 | 2600 | 0.0001 | - |
| 16.0606 | 2650 | 0.0001 | - |
| 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 | 0.0001 | - |
| 18.4848 | 3050 | 0.0001 | - |
| 18.7879 | 3100 | 0.0001 | - |
| 19.0909 | 3150 | 0.0001 | - |
| 19.3939 | 3200 | 0.0001 | - |
| 19.6970 | 3250 | 0.0001 | - |
| 20.0 | 3300 | 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.*
-->