SetFit with mini1013/master_domain

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses mini1013/master_domain as the Sentence Transformer embedding model. A LogisticRegression instance is used for classification.

The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:

Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
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
Classification head: a LogisticRegression instance
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Number of Classes: 8 classes

Model Sources

Repository: SetFit on GitHub
Paper: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts
Blogpost: SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts

Model Labels

Label	Examples
4.0	'임산부복대 임부 허리 보호 지지대 산모 산전 10.얇은 심리스 임산부 복대_블랙XL 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부보호대' '프라하우스 임산부 산모 손목보호대(2개입) 원플러스원 세트 사이즈조절 메쉬 사계절보호대 손목보호대+발목보호대세트_선택4 손목 (스킨) + 발목 (블랙) 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부보호대' '임산부복대 임부 허리 보호 지지대 산모 산전 09.매쉬 산전산후겸용 벨트형_블랙XL 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부보호대'
2.0	'메모리 방석 산모 임산부 원형 폼 상품선택_핑크 출산/육아 > 임산부용품 > 산모방석' '[솔라히팅시트] 도넛방석 회음부 임산부산모 치루 원적외선방석 [명화]별이빛나는밤에_추가 시트커버(그레이) 출산/육아 > 임산부용품 > 산모방석' '3D 메모리폼 회음부 엉덩이 쿠션 산모 도넛 방석 선택01)3D 남성용 메모리폼 방석_C.극세사 브라운 출산/육아 > 임산부용품 > 산모방석'
5.0	'비오템 비오베르제뛰르 튼살 크림 400ml 비오템튼살크림 +비오템 바디밀크 75ml ×2 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부화장품' '아기자기랩 양배추 가슴팩 28g 8매입 8매입 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부화장품' '베비루미 마더 케어 크림 200ml 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부화장품'
0.0	'[매장발송] 탑텐키즈 아동) 독도의 날 캠페인 플리스 셋업 (MKC4IP3001) LCO_120 출산/육아 > 임산부용품 > 기타임산부용품' 'BODDYSIZE 여성용 임산부 반소매 브이넥 러플 맥시 불규칙한 롱 드레스, 블랙. Medium Black Medium_Pink 출산/육아 > 임산부용품 > 기타임산부용품' '임밍아웃 이벤트 현관문 레터링 자유문구 남편 임신 알리기 서프라이즈 부모님 카드 축하선물 아빠가된걸축하해_8.화이트/어마어마한신랑_6.응애응애 출산/육아 > 임산부용품 > 기타임산부용품'
3.0	'아망떼 꿀잠 바디필로우 등쿠션 안고자는 베개 모음 31.코튼벨 등쿠션_커버_솜포함 노블핑크 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부바디필로우' '임산부바디필로우 배개 새로운 전신 수유 임신 베개 U 자형 출산 이동식 코튼 커버 70x130CM Gray S 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부바디필로우' '임산부 바디필로우 허리보호 임신 배받침 수면 쿠션 복부 지지대 블루 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부바디필로우'
7.0	'남성 전술 바지 방수 긁힘 방지 폴라폴리스 팬츠 기모 전술바지 3XL_그린 출산/육아 > 임산부용품 > 태교용품 > 태교음반/DVD' '도플러 태아심음측정기 초음파 우리 아기 심장 소리 심장 체크 화이트 JST-T501 블루 출산/육아 > 임산부용품 > 태교용품 > 태교용구' '알루미늄 합금 주방 압력 조리기, 스토브 요리, 에너지 절약 안전 보호, 야외 캠 155550 18CM 3L 155550 20CM 4L 출산/육아 > 임산부용품 > 태교용품 > 태교용구'
1.0	'매일유업 맘스 앱솔루트 식이섬유 주스 오렌지200ml 24팩 오렌지쥬스24팩 출산/육아 > 임산부용품 > 모유수유차' '맘스 앱솔루트 식이섬유주스 오렌지 200ml x 24팩 이중포장 매일유업 앱솔맘 맘스앱솔루트 식이섬유주스 오렌지x24팩 출산/육아 > 임산부용품 > 모유수유차' '모유 차 맘라떼모아30포 + 유기농 스틸티 락타티20t 세트 출산/육아 > 임산부용품 > 모유수유차'
6.0	'유주글로벌 전자파차단담요 방사선방지천 전자파차단앞치마 전자파방지복대 임신출산축하 은회색 2겹(무료 테스트 펜) 출산/육아 > 임산부용품 > 전자파차단앞치마' '이지스바디 전기장완화 카페 바리스타 임산부 방수 이쁜 고급 앞치마 에이프런 워크웨어 선물 차콜그레이_베이지 출산/육아 > 임산부용품 > 전자파차단앞치마' '전자파 방사선 차단 속옷 임신 선물 란제리 임부복 핑크 고양이+테스트 펜 M 출산/육아 > 임산부용품 > 전자파차단앞치마'

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	1.0

Uses

Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

pip install setfit

Then you can load this model and run inference.

from setfit import SetFitModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bc28")
# Run inference
preds = model("임산부 손목 산모 산후 보호대 아대 패드 핑크 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부보호대")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	7	15.0119	28

Label	Training Sample Count
0.0	70
1.0	15
2.0	70
3.0	70
4.0	70
5.0	70
6.0	70
7.0	70

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
0.0101	1	0.4772	-
0.5051	50	0.4978	-
1.0101	100	0.2919	-
1.5152	150	0.0498	-
2.0202	200	0.019	-
2.5253	250	0.0011	-
3.0303	300	0.0001	-
3.5354	350	0.0001	-
4.0404	400	0.0001	-
4.5455	450	0.0	-
5.0505	500	0.0	-
5.5556	550	0.0	-
6.0606	600	0.0	-
6.5657	650	0.0	-
7.0707	700	0.0	-
7.5758	750	0.0	-
8.0808	800	0.0	-
8.5859	850	0.0	-
9.0909	900	0.0	-
9.5960	950	0.0	-
10.1010	1000	0.0	-
10.6061	1050	0.0	-
11.1111	1100	0.0	-
11.6162	1150	0.0	-
12.1212	1200	0.0	-
12.6263	1250	0.0	-
13.1313	1300	0.0	-
13.6364	1350	0.0	-
14.1414	1400	0.0	-
14.6465	1450	0.0	-
15.1515	1500	0.0	-
15.6566	1550	0.0	-
16.1616	1600	0.0	-
16.6667	1650	0.0	-
17.1717	1700	0.0	-
17.6768	1750	0.0	-
18.1818	1800	0.0	-
18.6869	1850	0.0	-
19.1919	1900	0.0	-
19.6970	1950	0.0	-
20.2020	2000	0.0	-
20.7071	2050	0.0	-
21.2121	2100	0.0	-
21.7172	2150	0.0	-
22.2222	2200	0.0	-
22.7273	2250	0.0	-
23.2323	2300	0.0	-
23.7374	2350	0.0	-
24.2424	2400	0.0	-
24.7475	2450	0.0	-
25.2525	2500	0.0	-
25.7576	2550	0.0	-
26.2626	2600	0.0	-
26.7677	2650	0.0	-
27.2727	2700	0.0	-
27.7778	2750	0.0	-
28.2828	2800	0.0	-
28.7879	2850	0.0	-
29.2929	2900	0.0	-
29.7980	2950	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

@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}
}

mini1013
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master_cate_bc28