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mini1013
/
master_cate_bc10

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
roberta
generated_from_setfit_trainer
Eval Results
Model card Files Community
mini1013 commited on
Commit
01bc41a
·
verified ·
1 Parent(s): 0fadef7

Push model using huggingface_hub.

Browse files
Files changed (13) hide show
  1. 1_Pooling/config.json +10 -0
  2. README.md +332 -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 +1,332 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ tags:
3
+ - setfit
4
+ - sentence-transformers
5
+ - text-classification
6
+ - generated_from_setfit_trainer
7
+ widget:
8
+ - text: '[2+1]디엘프렌즈 순한네일 수성네일 유아 키즈 매니큐어 네일스티커 선물세트 캔디핑크_옐로우_핑크봉봉 출산/육아 > 스킨/바디용품
9
+ > 어린이네일케어'
10
+ - text: '[3입] 킨더퍼페츠 아기입욕제 버블 거품 유아입욕제 카밍아로마 400g_바바옐로우 400g_아토그린 400g 출산/육아 > 스킨/바디용품
11
+ > 유아입욕제'
12
+ - text: '[2+1]디엘프렌즈 순한네일 수성네일 유아 키즈 매니큐어 네일스티커 선물세트 핑크봉봉_다홍_다홍 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어'
13
+ - text: 유아 네일 키즈 어린이 아동 손톱 매니큐어 네일 스티커 달콤한 캔디 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어
14
+ - text: 네일아트 언포일 레진 투명 얼음 믹스 스톤 100입 8종 언포일스톤 GSTON-111 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어
15
+ metrics:
16
+ - accuracy
17
+ pipeline_tag: text-classification
18
+ library_name: setfit
19
+ inference: true
20
+ base_model: mini1013/master_domain
21
+ model-index:
22
+ - name: SetFit with mini1013/master_domain
23
+ results:
24
+ - task:
25
+ type: text-classification
26
+ name: Text Classification
27
+ dataset:
28
+ name: Unknown
29
+ type: unknown
30
+ split: test
31
+ metrics:
32
+ - type: accuracy
33
+ value: 1.0
34
+ name: Accuracy
35
+ ---
36
+
37
+ # SetFit with mini1013/master_domain
38
+
39
+ 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.
40
+
41
+ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
42
+
43
+ 1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
44
+ 2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
45
+
46
+ ## Model Details
47
+
48
+ ### Model Description
49
+ - **Model Type:** SetFit
50
+ - **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
51
+ - **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
52
+ - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
53
+ - **Number of Classes:** 14 classes
54
+ <!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
55
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
56
+ <!-- - **License:** Unknown -->
57
+
58
+ ### Model Sources
59
+
60
+ - **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
61
+ - **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
62
+ - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
63
+
64
+ ### Model Labels
65
+ | Label | Examples |
66
+ |:------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
67
+ | 3.0 | <ul><li>'[2+1]디엘프렌즈 순한네일 수성네일 유아 키즈 매니큐어 네일스티커 선물세트 다홍_옐로우_핑크스타 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어'</li><li>'어린이 유아 캐치티니핑 손톱 네일 스티커 산리오 포켓몬 짱구 키즈 매니큐어 귀걸이 스티커 네일 스티커_[알쏭달쏭 캐치티니핑] 네일스티커 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어'</li><li>'유아용 키즈 셀프 손톱 캐릭터 스티커 판박이 A011K 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어'</li></ul> |
68
+ | 1.0 | <ul><li>'[항균99%] 신생아 유아 아기 엉덩이 클렌저 청결제 세정제 04.로션 300ml (대용량) 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기타스킨/바디용품'</li><li>'아토팜 퓨어 클렌징 패드 30매 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기타스킨/바디용품'</li><li>'보타니컬테라피 키즈 페이셜 폼 클렌저 280ml × 3개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기타스킨/바디용품'</li></ul> |
69
+ | 6.0 | <ul><li>'궁중비책 헤어 샴푸 350ml 미��의_벨런싱 크림 180ml 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아바스/샴푸'</li><li>'존슨즈 액티브 키즈 클린 앤드 프레쉬 바스 500ml 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아바스/샴푸'</li><li>'페나텐 영양 로션 400ml 크림 50ml 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아바스/샴푸'</li></ul> |
70
+ | 2.0 | <ul><li>'쥬리아 루나리스 스킨커버21호 본품+리필포함 9g O 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 색조화장품'</li><li>'스킨커버21호 9g 본품+리필포함 쥬리아화장품 -O 루나리스화장품 7WB16E50 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 색조화장품'</li><li>'Beautyblender 뷰티블렌더 리퀴드 블렌더클린서 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 색조화장품'</li></ul> |
71
+ | 0.0 | <ul><li>'래쉬 크림 나뚜라하우스 유아용품 100ml 다이아퍼 기저귀케어 1021455 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기저귀크림'</li><li>'Weleda 베이비 카렌듈라 웨더 프로텍션 크림 30ml 11203703 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기저귀크림'</li><li>'아토팜 기저귀크림 다이애퍼 수딩 크림 60ml 유아동용 모든피부 1개 11203564 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기저귀크림'</li></ul> |
72
+ | 12.0 | <ul><li>'에코뮤 컴팩트파우더 20g / 아이베베 수딩 파우더 24g 베이비파우더 아기파우더 01.아이베베 파우더 24g 1개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아파우더'</li><li>'아토팜 수딩크림60ml 다이애퍼 기저귀 [G7548B4Z] 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아파우더'</li><li>'아토팜 수딩 젤 로션 11203698 200ml x 1개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아파우더'</li></ul> |
73
+ | 4.0 | <ul><li>'1+1 오가베베 아기 크리미 로션 베이비 유기농 시어버터 신생아 유아 고보습 크리미로션 1+1 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아로션'</li><li>'그린핑거 촉촉한 자연보습 베이비 로션, 500ml 500ml × 1개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아로션'</li><li>'보타니컬테라피 키즈 바디워시 / 어린이 유아 키즈 스킨케어 03.키즈 컨디셔너 (450ml) 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아로션'</li></ul> |
74
+ | 5.0 | <ul><li>'1+1 뽀로로 립밤 립큐어 4종/아기 유아 립밤 어린이 립케어 (뽀로로 패티 크롱 루피) 패티 립큐어 (바나나향)_크롱 립큐어 (딸기향) 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아립케어'</li><li>'1+1 뽀로로 립밤 립큐어 4종/아기 유아 립밤 어린이 립케어 (뽀로로 패티 크롱 루피) 크롱 립큐어 (딸기향)_루피 립큐어 x 2개세트 (복숭아향) 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아립케어'</li><li>'COVERGIRL 클린 프레시 틴트 립밤, I Cherry-Ish You 379493 I Cherry-Ish You 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아립케어'</li></ul> |
75
+ | 11.0 | <ul><li>'차앤맘 피토세린 멀티 퍼포스 인텐시브 수딩 밤 30g 베이비 신생아 유아 어린이 바디 얼굴 올인원 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아크림'</li><li>'[팸퍼스 ] 아비노베이비 더멕사 아토 나이트타임 밤 312g x1개 (+팸퍼스 터치오브네이처 샘플팩 ) 더멕사 아토 나이트밤 312g+팸퍼스 4단계 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아크림'</li><li>'[아토팜]아토팜 에센셜 케어 세트 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아크림'</li></ul> |
76
+ | 10.0 | <ul><li>'토이세븐 시크릿쥬쥬 시크릿 목욕놀이 바스볼 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아입욕제'</li><li>'사부 타일랜드 배쓰밤 리리와디 2개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아입욕제'</li><li>'아가드 구름목욕시간 500g 베이직 유아 아기 거품 목욕 입욕제 버블 폼 와우버블바스 400g_시트러스 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아입욕제'</li></ul> |
77
+ | 9.0 | <ul><li>'존슨즈 베이비 오일 200ml 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아오일'</li><li>'존슨즈 베이비오일 00ml 순한 아기 마사지 유아 보습 로션 유아용 바디 워시 샴푸 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아오일'</li><li>'(1개)호호에미 베이비 오일 100ml 12월 초 입고 후 순차 출고될 예정입니다. 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아오일'</li></ul> |
78
+ | 13.0 | <ul><li>'보타니컬테라피 대용량 아기 베이비 클렌징2종 무향(바디워시500ml+샴푸 500ml) 무향_피치블로썸 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 혼합세트'</li><li>'보타니컬테라피 베이비 모이스춰 대용량 2종세트 (로션+크림) 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 혼합세트'</li><li>'누들앤부 1+1+1 대용량 7종 유아 로션 샴푸 워시 (베이비밤 제외) 대용량 뉴본_대용량 로션_대용량 샴푸 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 혼합세트'</li></ul> |
79
+ | 7.0 | <ul><li>'궁중비책 프리뮨 크리미솝 90g 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아비누'</li><li>'비누 몰드 1구 62종 모음 캔들 천사 장난감 꽃 실리콘몰드 비누틀 09플라워 3호 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아비누'</li><li>'비누몰드/장미몰드 B_(B8)미니바다8구 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아비누'</li></ul> |
80
+ | 8.0 | <ul><li>'궁중비책 베이비 이지워시 선로션 60ml (SPF30), 1개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아선케어'</li><li>'[1+1]타가 유아 키즈 무기자차 비타 선쿠션 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아선케어'</li><li>'(독일직배) 니베아 썬키즈 센시티브 스프레이 썬크림 선스크린 Spf50+ 200ml 2개 Nivea Sun Kids Sensitive 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아선케어'</li></ul> |
81
+
82
+ ## Evaluation
83
+
84
+ ### Metrics
85
+ | Label | Accuracy |
86
+ |:--------|:---------|
87
+ | **all** | 1.0 |
88
+
89
+ ## Uses
90
+
91
+ ### Direct Use for Inference
92
+
93
+ First install the SetFit library:
94
+
95
+ ```bash
96
+ pip install setfit
97
+ ```
98
+
99
+ Then you can load this model and run inference.
100
+
101
+ ```python
102
+ from setfit import SetFitModel
103
+
104
+ # Download from the 🤗 Hub
105
+ model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bc10")
106
+ # Run inference
107
+ preds = model("유아 네일 키즈 어린이 아동 손톱 매니큐어 네일 스티커 달콤한 캔디 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어")
108
+ ```
109
+
110
+ <!--
111
+ ### Downstream Use
112
+
113
+ *List how someone could finetune this model on their own dataset.*
114
+ -->
115
+
116
+ <!--
117
+ ### Out-of-Scope Use
118
+
119
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
120
+ -->
121
+
122
+ <!--
123
+ ## Bias, Risks and Limitations
124
+
125
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
126
+ -->
127
+
128
+ <!--
129
+ ### Recommendations
130
+
131
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
132
+ -->
133
+
134
+ ## Training Details
135
+
136
+ ### Training Set Metrics
137
+ | Training set | Min | Median | Max |
138
+ |:-------------|:----|:--------|:----|
139
+ | Word count | 7 | 13.9688 | 29 |
140
+
141
+ | Label | Training Sample Count |
142
+ |:------|:----------------------|
143
+ | 0.0 | 70 |
144
+ | 1.0 | 70 |
145
+ | 2.0 | 70 |
146
+ | 3.0 | 70 |
147
+ | 4.0 | 70 |
148
+ | 5.0 | 70 |
149
+ | 6.0 | 70 |
150
+ | 7.0 | 70 |
151
+ | 8.0 | 20 |
152
+ | 9.0 | 70 |
153
+ | 10.0 | 70 |
154
+ | 11.0 | 70 |
155
+ | 12.0 | 70 |
156
+ | 13.0 | 70 |
157
+
158
+ ### Training Hyperparameters
159
+ - batch_size: (256, 256)
160
+ - num_epochs: (30, 30)
161
+ - max_steps: -1
162
+ - sampling_strategy: oversampling
163
+ - num_iterations: 50
164
+ - body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
165
+ - head_learning_rate: 0.01
166
+ - loss: CosineSimilarityLoss
167
+ - distance_metric: cosine_distance
168
+ - margin: 0.25
169
+ - end_to_end: False
170
+ - use_amp: False
171
+ - warmup_proportion: 0.1
172
+ - l2_weight: 0.01
173
+ - seed: 42
174
+ - eval_max_steps: -1
175
+ - load_best_model_at_end: False
176
+
177
+ ### Training Results
178
+ | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
179
+ |:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
180
+ | 0.0055 | 1 | 0.493 | - |
181
+ | 0.2747 | 50 | 0.4998 | - |
182
+ | 0.5495 | 100 | 0.4964 | - |
183
+ | 0.8242 | 150 | 0.3376 | - |
184
+ | 1.0989 | 200 | 0.2021 | - |
185
+ | 1.3736 | 250 | 0.0521 | - |
186
+ | 1.6484 | 300 | 0.0033 | - |
187
+ | 1.9231 | 350 | 0.0003 | - |
188
+ | 2.1978 | 400 | 0.0002 | - |
189
+ | 2.4725 | 450 | 0.0002 | - |
190
+ | 2.7473 | 500 | 0.0001 | - |
191
+ | 3.0220 | 550 | 0.0001 | - |
192
+ | 3.2967 | 600 | 0.0 | - |
193
+ | 3.5714 | 650 | 0.0 | - |
194
+ | 3.8462 | 700 | 0.0 | - |
195
+ | 4.1209 | 750 | 0.0 | - |
196
+ | 4.3956 | 800 | 0.0 | - |
197
+ | 4.6703 | 850 | 0.0 | - |
198
+ | 4.9451 | 900 | 0.0 | - |
199
+ | 5.2198 | 950 | 0.0 | - |
200
+ | 5.4945 | 1000 | 0.0 | - |
201
+ | 5.7692 | 1050 | 0.0001 | - |
202
+ | 6.0440 | 1100 | 0.0002 | - |
203
+ | 6.3187 | 1150 | 0.0 | - |
204
+ | 6.5934 | 1200 | 0.0 | - |
205
+ | 6.8681 | 1250 | 0.0 | - |
206
+ | 7.1429 | 1300 | 0.0 | - |
207
+ | 7.4176 | 1350 | 0.0 | - |
208
+ | 7.6923 | 1400 | 0.0 | - |
209
+ | 7.9670 | 1450 | 0.0 | - |
210
+ | 8.2418 | 1500 | 0.0 | - |
211
+ | 8.5165 | 1550 | 0.0 | - |
212
+ | 8.7912 | 1600 | 0.0 | - |
213
+ | 9.0659 | 1650 | 0.0 | - |
214
+ | 9.3407 | 1700 | 0.0 | - |
215
+ | 9.6154 | 1750 | 0.0 | - |
216
+ | 9.8901 | 1800 | 0.0 | - |
217
+ | 10.1648 | 1850 | 0.0 | - |
218
+ | 10.4396 | 1900 | 0.0 | - |
219
+ | 10.7143 | 1950 | 0.0 | - |
220
+ | 10.9890 | 2000 | 0.0 | - |
221
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222
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223
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224
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225
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226
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+ | 24.7253 | 4500 | 0.0 | - |
271
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274
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276
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277
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278
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279
+ | 27.1978 | 4950 | 0.0 | - |
280
+ | 27.4725 | 5000 | 0.0 | - |
281
+ | 27.7473 | 5050 | 0.0 | - |
282
+ | 28.0220 | 5100 | 0.0 | - |
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+ | 28.2967 | 5150 | 0.0 | - |
284
+ | 28.5714 | 5200 | 0.0 | - |
285
+ | 28.8462 | 5250 | 0.0 | - |
286
+ | 29.1209 | 5300 | 0.0 | - |
287
+ | 29.3956 | 5350 | 0.0 | - |
288
+ | 29.6703 | 5400 | 0.0 | - |
289
+ | 29.9451 | 5450 | 0.0 | - |
290
+
291
+ ### Framework Versions
292
+ - Python: 3.10.12
293
+ - SetFit: 1.1.0
294
+ - Sentence Transformers: 3.3.1
295
+ - Transformers: 4.44.2
296
+ - PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
297
+ - Datasets: 3.2.0
298
+ - Tokenizers: 0.19.1
299
+
300
+ ## Citation
301
+
302
+ ### BibTeX
303
+ ```bibtex
304
+ @article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
305
+ doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
306
+ url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
307
+ author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
308
+ keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
309
+ title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
310
+ publisher = {arXiv},
311
+ year = {2022},
312
+ copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
313
+ }
314
+ ```
315
+
316
+ <!--
317
+ ## Glossary
318
+
319
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
320
+ -->
321
+
322
+ <!--
323
+ ## Model Card Authors
324
+
325
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
326
+ -->
327
+
328
+ <!--
329
+ ## Model Card Contact
330
+
331
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
332
+ -->
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,29 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "mini1013/master_item_bc",
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 sha256:1d52cf7719dc5dc8ec8d6fb45501bb67934f974e5bf0be74451e1ad4dc678ff0
3
+ size 442494816
model_head.pkl ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:a6cdcf0af601c738e187f35a3a9f458644242d0331b88e19f87a372615abb69d
3
+ size 87047
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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