Push model using huggingface_hub.

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "word_embedding_dimension": 768,
+  "pooling_mode_cls_token": false,
+  "pooling_mode_mean_tokens": true,
+  "pooling_mode_max_tokens": false,
+  "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
+  "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
+  "pooling_mode_lasttoken": false,
+  "include_prompt": true
+}

README.md

@@ -0,0 +1,248 @@
+---
+tags:
+- setfit
+- sentence-transformers
+- text-classification
+- generated_from_setfit_trainer
+widget:
+- text: 빨수있는 헝겊 공구가방 남자 아기 출산선물 육아템 캠핑장난감 유아놀이 장남감 1개  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이
+- text: 꼬마실로폰 완구 원목블록 출산 매트 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 음악/악기놀이
+- text: 아이링고 뉴 스타터세트 212pcs 블럭장난감 유치원교구  출산/육아 > 완구/인형 > 블록
+- text: 쿠쿠토이즈 코코몽 모래놀이 완구 출산 육아 매트  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이
+- text: 유아용품 레드박스 뉴 주방놀이세트 완구 육아 출산 매트  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이
+metrics:
+- accuracy
+pipeline_tag: text-classification
+library_name: setfit
+inference: true
+base_model: mini1013/master_domain
+---
+
+# 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:** 18 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                                                                                                                                                                                                                                                                      |
+|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| 17.0  | <ul><li>'포켓몬카드 오리진 디아루가 Vstar UR 유니버스 [S]  출산/육아 > 완구/인형 > 캐릭터카드/딱지'</li><li>'[리틀램스쿨][칭찬교구] 칭찬딱지(Chips Collector) C_2  출산/육아 > 완구/인형 > 캐릭터카드/딱지'</li><li>'매직 MH3 SPG 커스텀 TCG 카드 네크로도미넌스 나두 날개 달린 Wisdom Kozilek 부정한 출산 의식 대리인의 깨진 현실 플레어  출산/육아 > 완구/인형 > 캐릭터카드/딱지'</li></ul> |
+| 7.0   | <ul><li>'꿈나라 자동 오르골모빌 흑백 컬러 신생아 아기 침대 수동 동물 도형 인형 애기 하트흑백 모빌  출산/육아 > 완구/인형 > 신생아/영유아완구'</li><li>'에뜨와 임신출산선물 코니딸랑이세트 07P083101  출산/육아 > 완구/인형 > 신생아/영유아완구'</li><li>'[모노레임] [단품][2025 뱀띠 출산선물][태명자수]햇뱀 딸랑이 인형(toy)  출산/육아 > 완구/인형 > 신생아/영유아완구'</li></ul>                       |
+| 13.0  | <ul><li>'영유아용품 비키즈 투칸 피아노놀이 육아 완구 신생아 매트 출산  출산/육아 > 완구/인형 > 음악/악기놀이'</li><li>'핑크퐁 육아 출산 음악 악기놀이 아기상어 피아노 둥이선물 키즈카페 음량  출산/육아 > 완구/인형 > 음악/악기놀이'</li><li>'유아악기 파도소리 핸드드럼 구슬탬버린 출산선물  출산/육아 > 완구/인형 > 음악/악기놀이'</li></ul>                                                       |
+| 0.0   | <ul><li>'애플비 신생아 초점책 아기초점책 4권  출산/육아 > 완구/인형 > 감각발달완구'</li><li>'아기 헝겊책 모음 코야 누가숨었지 초점 헝겊책 무당벌레  출산/육아 > 완구/인형 > 감각발달완구'</li><li>'1+1 정품 국민 애벌레 인형 촉감 감각 애착인형 백일 아기 장난감  출산/육아 > 완구/인형 > 감각발달완구'</li></ul>                                                                     |
+| 12.0  | <ul><li>'꼭지퍼즐 핑크퐁 탈것 그림퍼즐 육아 완구 매트 출산 유아동퍼즐  출산/육아 > 완구/인형 > 유아동퍼즐'</li><li>'멜로디 동물퍼즐 유아장난감 출산선물 아기장난감  출산/육아 > 완구/인형 > 유아동퍼즐'</li><li>'쌍문상회 캐치티니핑 시즌3 직소퍼즐 150pcs 액자 유아동퍼즐 완구 매트 출산 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 유아동퍼즐'</li></ul>                                                     |
+| 16.0  | <ul><li>'손오공 탑블레이드 드래셀S  출산/육아 > 완구/인형 > 작동완구'</li><li>'포켓몬스터 팽이 세트 포켓몬팽이 2개 배틀판  출산/육아 > 완구/인형 > 작동완구'</li><li>'손오공 메탈베이블레이드 4D 엘드라고디스트로이 F:S  출산/육아 > 완구/인형 > 작동완구'</li></ul>                                                                                               |
+| 14.0  | <ul><li>'뽀로로 봉제인형 패티 루피 크롱 에디 해리 포비  출산/육아 > 완구/인형 > 인형'</li><li>'옹알이 콩콩이 콩순이 동생 인형 장난감  출산/육아 > 완구/인형 > 인형'</li><li>'젤리캣 국민애착인형 블라썸 크림 버니 L  출산/육아 > 완구/인형 > 인형'</li></ul>                                                                                                   |
+| 2.0   | <ul><li>'아기 전신운동 방울 손잡이 유아 목튜브 대근육 출산선물  출산/육아 > 완구/인형 > 물놀이용품'</li><li>'즈램린 애니멀 미니 워터건 물총 매트 육아 완구 물놀이용품 출산  출산/육아 > 완구/인형 > 물놀이용품'</li><li>'유아 놀이풀장 엠보싱바닥 아기풀장 수영장 소형  출산/육아 > 완구/인형 > 물놀이용품'</li></ul>                                                                     |
+| 3.0   | <ul><li>'엉뚱발랄콩순이 물감색칠놀이3  출산/육아 > 완구/인형 > 미술놀이'</li><li>'스크레치페이퍼출산/육아완구/매트미술놀이기타미술놀이  출산/육아 > 완구/인형 > 미술놀이'</li><li>'치킨만들기 미니어쳐 양념후라이드 패스트푸드 출산 육아 미술놀이 위블센  출산/육아 > 완구/인형 > 미술놀이'</li></ul>                                                                                  |
+| 6.0   | <ul><li>'비바 뉴 프리미엄 145 킥보드 스쿠터 씽씽이 접이식  출산/육아 > 완구/인형 > 승용완구 > 킥보드/씽씽이'</li><li>'마이크로킥보드 마이크로킥보드 미니 핸드 디럭스 LED 라벤더  출산/육아 > 완구/인형 > 승용완구 > 킥보드/씽씽이'</li><li>'마이크로킥보드 미니 투고 디럭스 플러스 LED 푸쉬바 세트  출산/육아 > 완구/인형 > 승용완구 > 킥보드/씽씽이'</li></ul>                                      |
+| 4.0   | <ul><li>'아이링고 뉴 스타터세트 212pcs 블럭장난감 유치원교구  출산/육아 > 완구/인형 > 블록'</li><li>'18개월~3세 안심 장난감 블록 테이블 세트  출산/육아 > 완구/인형 > 블록'</li><li>'듀플로호환 유아대형블럭장난감 통큰블럭 소방 경찰 병원  출산/육아 > 완구/인형 > 블록'</li></ul>                                                                                    |
+| 9.0   | <ul><li>'영유아용품 레드박스 뉴 피자놀이세트 매트 완구 출산 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이'</li><li>'김밥가게놀이 매트 육아 완구 출산 원목블록 민릿느  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이'</li><li>'과일썰기놀이 완구 원목블록 출산 육아 매트  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이'</li></ul>                                                                  |
+| 5.0   | <ul><li>'세계유통 말랑말랑 키즈볼세트 육아 완구 출산 매트 소프트볼 공  출산/육아 > 완구/인형 > 스포츠완구'</li><li>'쿠쿠토이즈 동물볼링 육아 매트 출산 완구  출산/육아 > 완구/인형 > 스포츠완구'</li><li>'농구놀이 농구대 스포츠완구 완구 매트 출산 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 스포츠완구'</li></ul>                                                                             |
+| 11.0  | <ul><li>'어린이 세발 자전거 1-3-6 세 아기 영 유아 5세 임산부 출산 신혼부부 집들이 선물 덮게 없는 블루 1개  출산/육아 > 완구/인형 > 유아/어린이자전거'</li><li>'48개월 세발자전거 유모차 보호자 손잡이 캐노피자전거(그레이) 주행 튼튼한 1개  출산/육아 > 완구/인형 > 유아/어린이자전거'</li><li>'돌아기자전거 두돌 아기 자전거 3살 트라이크 36개월 30개월  출산/육아 > 완구/인형 > 유아/어린이자전거'</li></ul>         |
+| 8.0   | <ul><li>'아리아띠 얼굴 몸통 두조각 동물 퍼즐 두돌 두뇌활동 출산선물  출산/육아 > 완구/인형 > 언어/학습완구'</li><li>'어린이 놀이영어 원목 알파벳자석블럭 4세 유치원생 출산선물  출산/육아 > 완구/인형 > 언어/학습완구'</li><li>'뚜뚜아트 세이펜 아기포스터 유아병풍 아기벽보 코팅 종이 숫자1-100  출산/육아 > 완구/인형 > 언어/학습완구'</li></ul>                                                  |
+| 15.0  | <ul><li>'프레파라트 생물 과학교구 출산 자연 프레파라트 육아 생물 학습교구  출산/육아 > 완구/인형 > 자연/과학완구'</li><li>'어린이완구소프트 안킬로 사우르스 반디 공룡 출산 자연 매트  출산/육아 > 완구/인형 > 자연/과학완구'</li><li>'반디 소프트 카르노타우르스 공룡 완구 자연 매트 출산 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 자연/과학완구'</li></ul>                                                     |
+| 1.0   | <ul><li>'주택 마당 튼튼살대 2인용 어린이 그네 출산선물 유치부  출산/육아 > 완구/인형 > 공간놀이기구'</li><li>'출산선물 오래타는 튼튼 국산 방문그네 키카 유아그네 흔들그네  출산/육아 > 완구/인형 > 공간놀이기구'</li><li>'쿠쿠토이즈 에듀플레이하우스 바이올렛 완구 놀이집 매트 육아 출산  출산/육아 > 완구/인형 > 공간놀이기구'</li></ul>                                                          |
+| 10.0  | <ul><li>'유치원 4세반 학습교구 손가락발달 큐브 구슬타워 성취감 돌아기 성장  출산/육아 > 완구/인형 > 원목교구/가베'</li><li>'원목링쌓기 롤러코스터 아기상어 핑크퐁 가베 출산 원목교구 카룰빈  출산/육아 > 완구/인형 > 원목교구/가베'</li><li>'다채로운 모양 블록 분류 게임 몬테소리 학습 교육 완구 비비 출산 인니 퍼즐 선물  출산/육아 > 완구/인형 > 원목교구/가베'</li></ul>                                    |
+
+## 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_bc13")
+# Run inference
+preds = model("꼬마실로폰 완구 원목블록 출산 매트 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 음악/악기놀이")
+```
+
+<!--
+### 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   | 7   | 14.3937 | 25  |
+
+| Label | Training Sample Count |
+|:------|:----------------------|
+| 0.0   | 20                    |
+| 1.0   | 20                    |
+| 2.0   | 20                    |
+| 3.0   | 20                    |
+| 4.0   | 20                    |
+| 5.0   | 20                    |
+| 6.0   | 8                     |
+| 7.0   | 20                    |
+| 8.0   | 20                    |
+| 9.0   | 20                    |
+| 10.0  | 20                    |
+| 11.0  | 20                    |
+| 12.0  | 20                    |
+| 13.0  | 20                    |
+| 14.0  | 20                    |
+| 15.0  | 20                    |
+| 16.0  | 20                    |
+| 17.0  | 20                    |
+
+### Training Hyperparameters
+- batch_size: (256, 256)
+- num_epochs: (30, 30)
+- max_steps: -1
+- sampling_strategy: oversampling
+- num_iterations: 50
+- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
+- head_learning_rate: 0.01
+- loss: CosineSimilarityLoss
+- distance_metric: cosine_distance
+- margin: 0.25
+- end_to_end: False
+- use_amp: False
+- warmup_proportion: 0.1
+- l2_weight: 0.01
+- seed: 42
+- eval_max_steps: -1
+- load_best_model_at_end: False
+
+### Training Results
+| Epoch   | Step | Training Loss | Validation Loss |
+|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
+| 0.0147  | 1    | 0.4769        | -               |
+| 0.7353  | 50   | 0.4673        | -               |
+| 1.4706  | 100  | 0.1769        | -               |
+| 2.2059  | 150  | 0.0467        | -               |
+| 2.9412  | 200  | 0.012         | -               |
+| 3.6765  | 250  | 0.0068        | -               |
+| 4.4118  | 300  | 0.0067        | -               |
+| 5.1471  | 350  | 0.0043        | -               |
+| 5.8824  | 400  | 0.0022        | -               |
+| 6.6176  | 450  | 0.0001        | -               |
+| 7.3529  | 500  | 0.0001        | -               |
+| 8.0882  | 550  | 0.0001        | -               |
+| 8.8235  | 600  | 0.0001        | -               |
+| 9.5588  | 650  | 0.0001        | -               |
+| 10.2941 | 700  | 0.0001        | -               |
+| 11.0294 | 750  | 0.0001        | -               |
+| 11.7647 | 800  | 0.0           | -               |
+| 12.5    | 850  | 0.0           | -               |
+| 13.2353 | 900  | 0.0           | -               |
+| 13.9706 | 950  | 0.0           | -               |
+| 14.7059 | 1000 | 0.0           | -               |
+| 15.4412 | 1050 | 0.0           | -               |
+| 16.1765 | 1100 | 0.0           | -               |
+| 16.9118 | 1150 | 0.0           | -               |
+| 17.6471 | 1200 | 0.0           | -               |
+| 18.3824 | 1250 | 0.0           | -               |
+| 19.1176 | 1300 | 0.0           | -               |
+| 19.8529 | 1350 | 0.0           | -               |
+| 20.5882 | 1400 | 0.0           | -               |
+| 21.3235 | 1450 | 0.0           | -               |
+| 22.0588 | 1500 | 0.0           | -               |
+| 22.7941 | 1550 | 0.0           | -               |
+| 23.5294 | 1600 | 0.0           | -               |
+| 24.2647 | 1650 | 0.0           | -               |
+| 25.0    | 1700 | 0.0           | -               |
+| 25.7353 | 1750 | 0.0           | -               |
+| 26.4706 | 1800 | 0.0           | -               |
+| 27.2059 | 1850 | 0.0           | -               |
+| 27.9412 | 1900 | 0.0           | -               |
+| 28.6765 | 1950 | 0.0           | -               |
+| 29.4118 | 2000 | 0.0           | -               |
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- SetFit: 1.1.0
+- Sentence Transformers: 3.3.1
+- Transformers: 4.44.2
+- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
+- Datasets: 3.2.0
+- Tokenizers: 0.19.1
+
+## 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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,29 @@
+{
+  "_name_or_path": "mini1013/master_item_bc",
+  "architectures": [
+    "RobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "model_type": "roberta",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.44.2",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 32000
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.3.1",
+    "transformers": "4.44.2",
+    "pytorch": "2.2.0a0+81ea7a4"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

config_setfit.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "labels": null,
+  "normalize_embeddings": false
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:edf2a9acf7f44a8d6df454f387d1907f15495197b3de4b57b2b1f006df151815
+size 442494816

model_head.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:064e0ed3559ab0f5db5cd376130bf1d1311c7fadd9ef2cb63bb6318ab2e3917d
+size 111687

modules.json

@@ -0,0 +1,14 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,66 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "4": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "[CLS]",
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "eos_token": "[SEP]",
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 512,
+  "model_max_length": 512,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}