Hugging Face's logo

mini1013
/
master_item_top_bt4

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
roberta
generated_from_setfit_trainer
Eval Results
Model card Files Community
mini1013 commited on
Commit
831accd
·
verified ·
1 Parent(s): 9e373c3

Push model using huggingface_hub.

Browse files
Files changed (13) hide show
  1. 1_Pooling/config.json +10 -0
  2. README.md +922 -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 +1,922 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ base_model: klue/roberta-base
3
+ library_name: setfit
4
+ metrics:
5
+ - accuracy
6
+ pipeline_tag: text-classification
7
+ tags:
8
+ - setfit
9
+ - sentence-transformers
10
+ - text-classification
11
+ - generated_from_setfit_trainer
12
+ widget:
13
+ - text: '[해피바스] 오리지널 컬렉션 오리지널 바디워시 910G 2입 (#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 바디케어/워시/제모
14
+ > 바디워시/스크럽 위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 바디케어/워시/제모 > 바디워시/스크럽'
15
+ - text: 록시땅 [기프트]시어 버베나 핸드 워시 & 로션 세트 트레이 제공 단일상품 (#M)뷰티>명품화장품>바디케어>기획세트 CJmall >
16
+ 뷰티 > 명품화장품 > 향수/홈프래그런스 > 디퓨저/방향제
17
+ - text: '[백화점] 레인보우 - 버블 바 러쉬 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디워시 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디
18
+ > 바디케어 > 바디워시'
19
+ - text: (SF)한율 자연을 닮은 핸드크림 50ml 2개 MinSellAmount 스마일배송 홈>뷰티>메이크업/선케어>베이스메이크업;스마일배송
20
+ 홈>빠른장보기>바디케어>바디케어;(#M)스마일배송 홈>생활/주방>바디케어>핸드/풋크림 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 베이스메이크업
21
+ > 쿠션/팩트
22
+ - text: 더마비 우레아 9.8 풋 크림 80ml (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 풋케어
23
+ inference: true
24
+ model-index:
25
+ - name: SetFit with klue/roberta-base
26
+ results:
27
+ - task:
28
+ type: text-classification
29
+ name: Text Classification
30
+ dataset:
31
+ name: Unknown
32
+ type: unknown
33
+ split: test
34
+ metrics:
35
+ - type: accuracy
36
+ value: 0.9224623874909664
37
+ name: Accuracy
38
+ ---
39
+
40
+ # SetFit with klue/roberta-base
41
+
42
+ This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base) 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.
43
+
44
+ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
45
+
46
+ 1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
47
+ 2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
48
+
49
+ ## Model Details
50
+
51
+ ### Model Description
52
+ - **Model Type:** SetFit
53
+ - **Sentence Transformer body:** [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base)
54
+ - **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
55
+ - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
56
+ - **Number of Classes:** 15 classes
57
+ <!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
58
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
59
+ <!-- - **License:** Unknown -->
60
+
61
+ ### Model Sources
62
+
63
+ - **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
64
+ - **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
65
+ - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
66
+
67
+ ### Model Labels
68
+ | Label | Examples |
69
+ |:------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
70
+ | 8 | <ul><li>'라벨영 호랑이비누 100g × 3개 (#M)쿠팡 홈>미세먼지용품>씻을 때>성인클렌저>비누 Coupang > 뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징 비누'</li><li>'무궁화 샤워때비누 사해소금 화산송이900ml(혼합)x2개 (#M)쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>제모/슬리밍/청결제>제모/왁싱>제모기 Coupang > 뷰티 > 바디 > 제모/슬리밍/청결제 > 제모/왁싱 > 제모기'</li><li>'[현대백화점]록시땅 시어 버터 솝-밀크 100g 솝 (#M)화장품/미용>바디케어>바디클렌저 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 목욕비누'</li></ul> |
71
+ | 10 | <ul><li>'[러쉬] 베스트 배쓰 밤 입욕제 모음 06.이클 베이비 봇 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 입욕제 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 입욕제'</li><li>'[러쉬] 베스트 배쓰 밤 - 입욕제 02.피치 (#M)11st>바디케어>바디워시>가루형입욕제 11st > 뷰티 > 바디케어 > 바디워시 > 가루형입욕제'</li><li>'러쉬 LUSH 배쓰밤 버블바 입욕제 1. 배쓰밤_(new) 스윗 푸딩 (#M)홈>러쉬 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 입욕제'</li></ul> |
72
+ | 11 | <ul><li>'정품 뭄 왁싱 뭄 클래식 천연제모제 브라질리언 시크릿 인그로운 비키니 더블미니뭄 MOOM 뭄클래식 345g (#M)화장품/미용>바디케어>제모제 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 제모제'</li><li>'셀프왁싱 대용량 제모하드왁스 500g 허니500g (#M)홈>화장품/미용>바디케어>제모제 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 제모제'</li><li>'라이콘 스트립 왁스 800g 12종 / lycon strip wax 800g 라이코 플렉스 800g (#M)홈>호주왁싱>라이콘 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 제모제'</li></ul> |
73
+ | 2 | <ul><li>'러쉬 더티 바디 미스트 보디 스프레이 퍼퓸 향수 200ml 06. 솔티 200ml 홈>화장품/미용>바디케어>바디미스트;홈>베스트>주간 베스트;홈>메이크업>아이즈;홈>프로모션>BEST 20;홈>프로모션>BEST 30;홈>프로모션>BEST 35;(#M)홈>퍼퓸>보디 스프레이 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 바디미스트'</li><li>'쿤달 퓨어 바디미스트 화이트머스크향 128ml × 2개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>바디>바디로션/크림>바디미스트/샤워코롱 Coupang > 뷰티 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디미스트/샤워코롱'</li><li>'프라도어 바디미스트 11 화이트 라일락향 50ml × 1개 Coupang > 뷰티 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디미스트/샤워코롱;(#M)쿠팡 홈>뷰티>바디>바디로션/크림>바디미스트/샤워코롱 Coupang > 뷰티 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디미스트/샤워코롱'</li></ul> |
74
+ | 0 | <ul><li>'[산타마리아노벨라] 반려동물용 데오도란트 - 로사 (데오도란트 알 프로퓨마 디 로사) ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어;ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 샴푸 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 샴푸'</li><li>'쿤달 에어리 퍼퓸 데오드란트 스프레이 베이비파우더 150ml 쿤달 에어리 퍼퓸 데오드란트 스프레이 베이비파우더 150ml (#M)홈>바디케어>데오도란트>데오스프레이 OLIVEYOUNG > 바디케어 > 데오도란트 > 데오스프레이'</li><li>'도브 데오드란트 스프레이 오리지널 150ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>핸드/풋/��오>데오드란트>스프레이타입 Coupang > 뷰티 > 바디 > 핸드/풋/데오 > 데오드란트'</li></ul> |
75
+ | 4 | <ul><li>'안나홀츠 천연 아로마 올리브 릴렉싱 바디오일 마사지오일 300ml 디톡스오일 300ml (#M)화장품/미용>바디케어>바디오일 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 바디오일'</li><li>'존슨즈베이비 300ml 베드타임 오일 (#M)11st>바디케어>바디로션>바디로션 11st > 뷰티 > 바디케어 > 바디로션 > 바디로션'</li><li>'바이오가 썬플라워씨드 바디오일 펌핑기추가 (#M)홈>화장품/미용>바디케어>바디오일 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 바디오일'</li></ul> |
76
+ | 14 | <ul><li>'[더블유드레스룸][1+1] 휴대용 퍼퓸 핸드워시&핸드크림 50ml 택1 ▶핸드크림_No.26 허브우디_▶핸드크림_No.26 허브우디 (#M)11st>바디케어>핸드크림>핸드크림 11st > 뷰티 > 바디케어 > 핸드크림'</li><li>'쿤달 퓨어 핸드크림 베이비파우더향 50ml × 4개 (#M)쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>핸드/풋/데오>핸드케어>핸드크림 Coupang > 뷰티 > 바디 > 핸드/풋/데오 > 핸드케어 > 핸드크림'</li><li>'이니스프리 제주라이프퍼퓸드핸드크림 4.제주라이프퍼퓸드핸드크림 유자차(12월) (#M)11st>네일케어>젤네일>젤네일 11st > 뷰티 > 네일케어 > 젤네일'</li></ul> |
77
+ | 3 | <ul><li>'쿤달 슈가 바디스크럽 550g 베이비파우더 (#M)11st>바디케어>바디스크럽>바디스크럽 11st > 뷰티 > 바디케어 > 바디스크럽'</li><li>'슈가 바디스크럽 베이비파우더 550g 슈가 바디스크럽 베이비파우더 550g LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 입욕제 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 입욕제'</li><li>'사봉 바디 스크럽 그린로즈 320g 바디스크럽 그린로즈 320g (#M)홈>화장품/미용>바디케어>바디스크럽 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 바디스크럽'</li></ul> |
78
+ | 13 | <ul><li>'아이깨끗해 핸드솝 250ml 용기+200ml 리필 x 4개 /거품형,손세정제 11.순 200ml 4개+증정 홈>전체상품;홈>★무적특가 TOP5★;홈>핸드워시;홈>★브랜드데이★;홈>0531 브랜드데이;홈>브랜드 week;홈>6월 브랜드week;홈>★7월 브랜드데이★;홈>★8월 브랜드데이★;홈>브랜드데이 대표상품;홈>3월3일 브랜드데이;홈>신학기 모음전;홈>학교가기 행사;홈>★4월 브랜드데이★;홈>번개특가;홈>브랜드데이;홈>무적특가 1DAY;홈>무적특가;홈>휴대용 핸드워시 라이브 방송;홈>브랜드데이 7월 5일;홈>위생 기획전;홈>무적특기1DAY 60%;홈>신학기 특가전;홈>✌18일 브랜드데이💕;홈>네쇼페 대표상품;홈>빠른배송 week;홈>무적특가1day;홈>장보기 전단행사 최대50%;홈>01.02 브랜드데이;홈>21일 전단행사 50% 할인;홈>🚚~ 13일 브랜드데이;홈>🚚~ 빠른배송 위크;홈>🚚빠른배송1day 🚚특가 존!;홈>🎁5월 베스트상품 특가전🎁;(#M)홈>아이깨끗해 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 핸드케어'</li><li>'버블버블 핸드워시 힐링그린 250ml 2+리필200ml4개 . MinSellAmount 바디/헤어>핸드워시>거품��� 손세정제;(#M)바디/헤어>핸드케어/풋케어>손세정제 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 핸드케어/풋케어 > 손세정제'</li><li>'랩신V3 컬러체인징 포밍핸드워시 리필3+용기1 / 손세정제 101 아이깨끗해 순 용기250ml 3개 (#M)바디케어>핸드워시>거품형핸드워시 AD > 11st > 뷰티 > 바디케어 > 핸드워시'</li></ul> |
79
+ | 12 | <ul><li>'온더바디 발을씻자 코튼 풋샴푸 385ml ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 풋케어;ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어;ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 세정/입욕용품 > 바디워시;ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 샴푸;ssg > 뷰티 > 헤어/바디/미용/구강 > 바디케어;ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 데오드란트;ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 세정/입욕용품 > 클렌징소품;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션;ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 세정/입욕용품 > 비누;ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 세정/입욕용품 > 베이비워시 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 데오드란트'</li><li>'베이비 실키 풋 원 샷 필링 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩 > 핸드/풋마스크 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩 > 핸드/풋마스크'</li><li>'온더바디 발을 씻자 프레쉬 레몬민트 코튼 풋샴푸 385ml x 4개 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 풋케어 > 풋크림 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 풋케어 > 풋크림'</li></ul> |
80
+ | 9 | <ul><li>'닥터문 유산균 락토케어 질경초 여성청결제 1000ml × 45개 (#M)쿠팡 홈>생활용품>생리대/성인기저귀>여성청결제 Coupang > 뷰티 > 바디 > 제모/슬리밍/청결제 > 청결제'</li><li>'진피 마일드 폼 150ml 생활/건강/취미>세제/제지/위생>생리대/청결제>여성/남성 청결제;(#M)생활>세제/제지/위생>생리대/청결제>여성/남성 청결제 CJmall > 뷰티 > 헤어/바디/미용기기 > 헤어케어 > 트리트먼트/팩/마스크'</li><li>'질경이 여성청결제 데일리 에코아워시 폼 타입 4개 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디케어세트 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디케어세트'</li></ul> |
81
+ | 6 | <ul><li>'록시땅 기프트 로즈 핸드 립 밤 듀오 MinSellAmount (#M)바디/헤어>핸드케어/풋케어>핸드케어/풋케어용품 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 핸드케어/풋케어 > 핸드케어/풋케어용품'</li><li>'[러쉬]릴렉스 - 기프트 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디미스트/코롱;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 클렌징;ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어바디세트 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어바디세트'</li><li>'밀크바오밥 2개선택 세라라인 샴푸 1.2L 09_세라 트리트먼트 베이비파우더 1200ml_23_세라 바디로션 베이비파우더 600ml (#M)화장품/미용>헤어케어>샴푸 AD > Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸'</li></ul> |
82
+ | 1 | <ul><li>'쿤달 퓨어 바디로션 싱글파우치 베이비파우더향 10ml × 100개입 Coupang > 뷰티 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디로션;(#M)쿠팡 홈>뷰티>바디>바디로션/크림>바디로션 Coupang > 뷰티 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디로션'</li><li>'[택배] 밀크바오밥 모이스트 바디로션 베이비파우더 400ml (#M)홈>화장품/미용>바디케어>목욕비누 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 목욕비누'</li><li>'밀크바오밥 오리지널 샴푸 / 트리트먼트 / 바디워시 / 바디로션 / 스크럽워시 10_바디워시 베이비파우더 1000ml (#M)홈>화장품/미용>헤어케어>샴푸 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸'</li></ul> |
83
+ | 5 | <ul><li>'[NEW 해피바스 오리지널 컬렉션 베이비파우더 바디워시 910g 1입 네이비_100 (#M)GSSHOP>뷰티>바디케어>바디클렌저 GSSHOP > 뷰티 > 바디케어 > 바디클렌저'</li><li>'자몽 에센스 바디워시 900g 3개_P083197342 옵션/자몽 에센스 바디워시 900g x3 ssg > 뷰티 > 미용기기/소품 > 바디관리기기 ssg > 뷰티 > 미용기기/소품 > 바디관리기기'</li><li>'닥터브로너스 퓨어 캐스틸 솝 475ml+펌프 아몬드 475ml+펌프 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 세정/입욕용품;ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 세정/입욕용품 > 바디워시 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 세정/입욕용품 > 바디워시'</li></ul> |
84
+ | 7 | <ul><li>'존슨즈 베이비 파우더 오리지날향 200g × 5개 (#M)쿠팡 홈>출산/유아동>기저귀>기저귀크림/파우더>기저귀파우더 Coupang > 뷰티 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디파우더'</li><li>'BTM 존슨즈베이비베드타임파우더400g 오일 바디관리 바디바스 바디케어용품 바디오일 바스파우더 바디크림 1 (#M)쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>바디로션/크림>바디오일 Coupang > 뷰티 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디오일'</li><li>'W8D22C4 BTM 존슨즈베이비베드타임파우더400g (#M)11st>바디케어>바디오일>바디오일 11st > 뷰티 > 바디케어 > 바디오일 > 바디오일'</li></ul> |
85
+
86
+ ## Evaluation
87
+
88
+ ### Metrics
89
+ | Label | Accuracy |
90
+ |:--------|:---------|
91
+ | **all** | 0.9225 |
92
+
93
+ ## Uses
94
+
95
+ ### Direct Use for Inference
96
+
97
+ First install the SetFit library:
98
+
99
+ ```bash
100
+ pip install setfit
101
+ ```
102
+
103
+ Then you can load this model and run inference.
104
+
105
+ ```python
106
+ from setfit import SetFitModel
107
+
108
+ # Download from the 🤗 Hub
109
+ model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_item_top_bt4")
110
+ # Run inference
111
+ preds = model("더마비 우레아 9.8 풋 크림 80ml (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 풋케어")
112
+ ```
113
+
114
+ <!--
115
+ ### Downstream Use
116
+
117
+ *List how someone could finetune this model on their own dataset.*
118
+ -->
119
+
120
+ <!--
121
+ ### Out-of-Scope Use
122
+
123
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
124
+ -->
125
+
126
+ <!--
127
+ ## Bias, Risks and Limitations
128
+
129
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
130
+ -->
131
+
132
+ <!--
133
+ ### Recommendations
134
+
135
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
136
+ -->
137
+
138
+ ## Training Details
139
+
140
+ ### Training Set Metrics
141
+ | Training set | Min | Median | Max |
142
+ |:-------------|:----|:--------|:----|
143
+ | Word count | 10 | 22.6203 | 90 |
144
+
145
+ | Label | Training Sample Count |
146
+ |:------|:----------------------|
147
+ | 0 | 50 |
148
+ | 1 | 50 |
149
+ | 2 | 50 |
150
+ | 3 | 50 |
151
+ | 4 | 50 |
152
+ | 5 | 50 |
153
+ | 6 | 50 |
154
+ | 7 | 40 |
155
+ | 8 | 50 |
156
+ | 9 | 50 |
157
+ | 10 | 50 |
158
+ | 11 | 50 |
159
+ | 12 | 50 |
160
+ | 13 | 50 |
161
+ | 14 | 50 |
162
+
163
+ ### Training Hyperparameters
164
+ - batch_size: (64, 64)
165
+ - num_epochs: (30, 30)
166
+ - max_steps: -1
167
+ - sampling_strategy: oversampling
168
+ - num_iterations: 100
169
+ - body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
170
+ - head_learning_rate: 0.01
171
+ - loss: CosineSimilarityLoss
172
+ - distance_metric: cosine_distance
173
+ - margin: 0.25
174
+ - end_to_end: False
175
+ - use_amp: False
176
+ - warmup_proportion: 0.1
177
+ - l2_weight: 0.01
178
+ - seed: 42
179
+ - eval_max_steps: -1
180
+ - load_best_model_at_end: False
181
+
182
+ ### Training Results
183
+ | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
184
+ |:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
185
+ | 0.0009 | 1 | 0.3534 | - |
186
+ | 0.0432 | 50 | 0.4083 | - |
187
+ | 0.0864 | 100 | 0.3856 | - |
188
+ | 0.1296 | 150 | 0.3604 | - |
189
+ | 0.1729 | 200 | 0.3354 | - |
190
+ | 0.2161 | 250 | 0.2934 | - |
191
+ | 0.2593 | 300 | 0.2689 | - |
192
+ | 0.3025 | 350 | 0.2501 | - |
193
+ | 0.3457 | 400 | 0.2434 | - |
194
+ | 0.3889 | 450 | 0.216 | - |
195
+ | 0.4322 | 500 | 0.1721 | - |
196
+ | 0.4754 | 550 | 0.1269 | - |
197
+ | 0.5186 | 600 | 0.1067 | - |
198
+ | 0.5618 | 650 | 0.0844 | - |
199
+ | 0.6050 | 700 | 0.073 | - |
200
+ | 0.6482 | 750 | 0.0687 | - |
201
+ | 0.6914 | 800 | 0.0611 | - |
202
+ | 0.7347 | 850 | 0.0577 | - |
203
+ | 0.7779 | 900 | 0.0463 | - |
204
+ | 0.8211 | 950 | 0.0431 | - |
205
+ | 0.8643 | 1000 | 0.0373 | - |
206
+ | 0.9075 | 1050 | 0.0302 | - |
207
+ | 0.9507 | 1100 | 0.035 | - |
208
+ | 0.9939 | 1150 | 0.0311 | - |
209
+ | 1.0372 | 1200 | 0.0239 | - |
210
+ | 1.0804 | 1250 | 0.0204 | - |
211
+ | 1.1236 | 1300 | 0.0154 | - |
212
+ | 1.1668 | 1350 | 0.0088 | - |
213
+ | 1.2100 | 1400 | 0.0065 | - |
214
+ | 1.2532 | 1450 | 0.0064 | - |
215
+ | 1.2965 | 1500 | 0.0064 | - |
216
+ | 1.3397 | 1550 | 0.0055 | - |
217
+ | 1.3829 | 1600 | 0.0037 | - |
218
+ | 1.4261 | 1650 | 0.004 | - |
219
+ | 1.4693 | 1700 | 0.0042 | - |
220
+ | 1.5125 | 1750 | 0.0041 | - |
221
+ | 1.5557 | 1800 | 0.0056 | - |
222
+ | 1.5990 | 1850 | 0.0049 | - |
223
+ | 1.6422 | 1900 | 0.0056 | - |
224
+ | 1.6854 | 1950 | 0.0037 | - |
225
+ | 1.7286 | 2000 | 0.0048 | - |
226
+ | 1.7718 | 2050 | 0.005 | - |
227
+ | 1.8150 | 2100 | 0.0036 | - |
228
+ | 1.8583 | 2150 | 0.004 | - |
229
+ | 1.9015 | 2200 | 0.0046 | - |
230
+ | 1.9447 | 2250 | 0.005 | - |
231
+ | 1.9879 | 2300 | 0.0042 | - |
232
+ | 2.0311 | 2350 | 0.0036 | - |
233
+ | 2.0743 | 2400 | 0.0051 | - |
234
+ | 2.1175 | 2450 | 0.0029 | - |
235
+ | 2.1608 | 2500 | 0.0037 | - |
236
+ | 2.2040 | 2550 | 0.0072 | - |
237
+ | 2.2472 | 2600 | 0.0088 | - |
238
+ | 2.2904 | 2650 | 0.0048 | - |
239
+ | 2.3336 | 2700 | 0.0031 | - |
240
+ | 2.3768 | 2750 | 0.0035 | - |
241
+ | 2.4201 | 2800 | 0.0045 | - |
242
+ | 2.4633 | 2850 | 0.005 | - |
243
+ | 2.5065 | 2900 | 0.004 | - |
244
+ | 2.5497 | 2950 | 0.0037 | - |
245
+ | 2.5929 | 3000 | 0.0047 | - |
246
+ | 2.6361 | 3050 | 0.0047 | - |
247
+ | 2.6793 | 3100 | 0.0033 | - |
248
+ | 2.7226 | 3150 | 0.0011 | - |
249
+ | 2.7658 | 3200 | 0.0001 | - |
250
+ | 2.8090 | 3250 | 0.0001 | - |
251
+ | 2.8522 | 3300 | 0.0001 | - |
252
+ | 2.8954 | 3350 | 0.0001 | - |
253
+ | 2.9386 | 3400 | 0.0001 | - |
254
+ | 2.9818 | 3450 | 0.0001 | - |
255
+ | 3.0251 | 3500 | 0.0001 | - |
256
+ | 3.0683 | 3550 | 0.0 | - |
257
+ | 3.1115 | 3600 | 0.0 | - |
258
+ | 3.1547 | 3650 | 0.0 | - |
259
+ | 3.1979 | 3700 | 0.0 | - |
260
+ | 3.2411 | 3750 | 0.0 | - |
261
+ | 3.2844 | 3800 | 0.0 | - |
262
+ | 3.3276 | 3850 | 0.0 | - |
263
+ | 3.3708 | 3900 | 0.0 | - |
264
+ | 3.4140 | 3950 | 0.0 | - |
265
+ | 3.4572 | 4000 | 0.0 | - |
266
+ | 3.5004 | 4050 | 0.0 | - |
267
+ | 3.5436 | 4100 | 0.0 | - |
268
+ | 3.5869 | 4150 | 0.0 | - |
269
+ | 3.6301 | 4200 | 0.0 | - |
270
+ | 3.6733 | 4250 | 0.0 | - |
271
+ | 3.7165 | 4300 | 0.0 | - |
272
+ | 3.7597 | 4350 | 0.0 | - |
273
+ | 3.8029 | 4400 | 0.0 | - |
274
+ | 3.8462 | 4450 | 0.0 | - |
275
+ | 3.8894 | 4500 | 0.0 | - |
276
+ | 3.9326 | 4550 | 0.0 | - |
277
+ | 3.9758 | 4600 | 0.0 | - |
278
+ | 4.0190 | 4650 | 0.0 | - |
279
+ | 4.0622 | 4700 | 0.0 | - |
280
+ | 4.1054 | 4750 | 0.0 | - |
281
+ | 4.1487 | 4800 | 0.0 | - |
282
+ | 4.1919 | 4850 | 0.0 | - |
283
+ | 4.2351 | 4900 | 0.0 | - |
284
+ | 4.2783 | 4950 | 0.0 | - |
285
+ | 4.3215 | 5000 | 0.0 | - |
286
+ | 4.3647 | 5050 | 0.0 | - |
287
+ | 4.4080 | 5100 | 0.0 | - |
288
+ | 4.4512 | 5150 | 0.0 | - |
289
+ | 4.4944 | 5200 | 0.0 | - |
290
+ | 4.5376 | 5250 | 0.0 | - |
291
+ | 4.5808 | 5300 | 0.0 | - |
292
+ | 4.6240 | 5350 | 0.0 | - |
293
+ | 4.6672 | 5400 | 0.0 | - |
294
+ | 4.7105 | 5450 | 0.0 | - |
295
+ | 4.7537 | 5500 | 0.0 | - |
296
+ | 4.7969 | 5550 | 0.0 | - |
297
+ | 4.8401 | 5600 | 0.0 | - |
298
+ | 4.8833 | 5650 | 0.0 | - |
299
+ | 4.9265 | 5700 | 0.0 | - |
300
+ | 4.9697 | 5750 | 0.0 | - |
301
+ | 5.0130 | 5800 | 0.0 | - |
302
+ | 5.0562 | 5850 | 0.0 | - |
303
+ | 5.0994 | 5900 | 0.0 | - |
304
+ | 5.1426 | 5950 | 0.0 | - |
305
+ | 5.1858 | 6000 | 0.0 | - |
306
+ | 5.2290 | 6050 | 0.0 | - |
307
+ | 5.2723 | 6100 | 0.0 | - |
308
+ | 5.3155 | 6150 | 0.0 | - |
309
+ | 5.3587 | 6200 | 0.0 | - |
310
+ | 5.4019 | 6250 | 0.0 | - |
311
+ | 5.4451 | 6300 | 0.0 | - |
312
+ | 5.4883 | 6350 | 0.0 | - |
313
+ | 5.5315 | 6400 | 0.0 | - |
314
+ | 5.5748 | 6450 | 0.0 | - |
315
+ | 5.6180 | 6500 | 0.0 | - |
316
+ | 5.6612 | 6550 | 0.0 | - |
317
+ | 5.7044 | 6600 | 0.0 | - |
318
+ | 5.7476 | 6650 | 0.0 | - |
319
+ | 5.7908 | 6700 | 0.0 | - |
320
+ | 5.8341 | 6750 | 0.0 | - |
321
+ | 5.8773 | 6800 | 0.0 | - |
322
+ | 5.9205 | 6850 | 0.0 | - |
323
+ | 5.9637 | 6900 | 0.0 | - |
324
+ | 6.0069 | 6950 | 0.0 | - |
325
+ | 6.0501 | 7000 | 0.0 | - |
326
+ | 6.0933 | 7050 | 0.0 | - |
327
+ | 6.1366 | 7100 | 0.0 | - |
328
+ | 6.1798 | 7150 | 0.0 | - |
329
+ | 6.2230 | 7200 | 0.0 | - |
330
+ | 6.2662 | 7250 | 0.0 | - |
331
+ | 6.3094 | 7300 | 0.0 | - |
332
+ | 6.3526 | 7350 | 0.0 | - |
333
+ | 6.3959 | 7400 | 0.0 | - |
334
+ | 6.4391 | 7450 | 0.0 | - |
335
+ | 6.4823 | 7500 | 0.0052 | - |
336
+ | 6.5255 | 7550 | 0.0309 | - |
337
+ | 6.5687 | 7600 | 0.0065 | - |
338
+ | 6.6119 | 7650 | 0.0026 | - |
339
+ | 6.6551 | 7700 | 0.0007 | - |
340
+ | 6.6984 | 7750 | 0.0004 | - |
341
+ | 6.7416 | 7800 | 0.0001 | - |
342
+ | 6.7848 | 7850 | 0.0 | - |
343
+ | 6.8280 | 7900 | 0.0 | - |
344
+ | 6.8712 | 7950 | 0.0001 | - |
345
+ | 6.9144 | 8000 | 0.0 | - |
346
+ | 6.9576 | 8050 | 0.0 | - |
347
+ | 7.0009 | 8100 | 0.0 | - |
348
+ | 7.0441 | 8150 | 0.0 | - |
349
+ | 7.0873 | 8200 | 0.0 | - |
350
+ | 7.1305 | 8250 | 0.0 | - |
351
+ | 7.1737 | 8300 | 0.0 | - |
352
+ | 7.2169 | 8350 | 0.0 | - |
353
+ | 7.2602 | 8400 | 0.0 | - |
354
+ | 7.3034 | 8450 | 0.0 | - |
355
+ | 7.3466 | 8500 | 0.0 | - |
356
+ | 7.3898 | 8550 | 0.0 | - |
357
+ | 7.4330 | 8600 | 0.0 | - |
358
+ | 7.4762 | 8650 | 0.0 | - |
359
+ | 7.5194 | 8700 | 0.0 | - |
360
+ | 7.5627 | 8750 | 0.0 | - |
361
+ | 7.6059 | 8800 | 0.0 | - |
362
+ | 7.6491 | 8850 | 0.0 | - |
363
+ | 7.6923 | 8900 | 0.0 | - |
364
+ | 7.7355 | 8950 | 0.0 | - |
365
+ | 7.7787 | 9000 | 0.0 | - |
366
+ | 7.8220 | 9050 | 0.0 | - |
367
+ | 7.8652 | 9100 | 0.0 | - |
368
+ | 7.9084 | 9150 | 0.0 | - |
369
+ | 7.9516 | 9200 | 0.0 | - |
370
+ | 7.9948 | 9250 | 0.0 | - |
371
+ | 8.0380 | 9300 | 0.0 | - |
372
+ | 8.0812 | 9350 | 0.0 | - |
373
+ | 8.1245 | 9400 | 0.0 | - |
374
+ | 8.1677 | 9450 | 0.0 | - |
375
+ | 8.2109 | 9500 | 0.0 | - |
376
+ | 8.2541 | 9550 | 0.0 | - |
377
+ | 8.2973 | 9600 | 0.0 | - |
378
+ | 8.3405 | 9650 | 0.0 | - |
379
+ | 8.3838 | 9700 | 0.0 | - |
380
+ | 8.4270 | 9750 | 0.0 | - |
381
+ | 8.4702 | 9800 | 0.0 | - |
382
+ | 8.5134 | 9850 | 0.0 | - |
383
+ | 8.5566 | 9900 | 0.0 | - |
384
+ | 8.5998 | 9950 | 0.0 | - |
385
+ | 8.6430 | 10000 | 0.0 | - |
386
+ | 8.6863 | 10050 | 0.0 | - |
387
+ | 8.7295 | 10100 | 0.0 | - |
388
+ | 8.7727 | 10150 | 0.0 | - |
389
+ | 8.8159 | 10200 | 0.0 | - |
390
+ | 8.8591 | 10250 | 0.0 | - |
391
+ | 8.9023 | 10300 | 0.0 | - |
392
+ | 8.9455 | 10350 | 0.0 | - |
393
+ | 8.9888 | 10400 | 0.0 | - |
394
+ | 9.0320 | 10450 | 0.0 | - |
395
+ | 9.0752 | 10500 | 0.0 | - |
396
+ | 9.1184 | 10550 | 0.0 | - |
397
+ | 9.1616 | 10600 | 0.0 | - |
398
+ | 9.2048 | 10650 | 0.0 | - |
399
+ | 9.2481 | 10700 | 0.0 | - |
400
+ | 9.2913 | 10750 | 0.0 | - |
401
+ | 9.3345 | 10800 | 0.0 | - |
402
+ | 9.3777 | 10850 | 0.0 | - |
403
+ | 9.4209 | 10900 | 0.0 | - |
404
+ | 9.4641 | 10950 | 0.0 | - |
405
+ | 9.5073 | 11000 | 0.0 | - |
406
+ | 9.5506 | 11050 | 0.0 | - |
407
+ | 9.5938 | 11100 | 0.0 | - |
408
+ | 9.6370 | 11150 | 0.0 | - |
409
+ | 9.6802 | 11200 | 0.0 | - |
410
+ | 9.7234 | 11250 | 0.0 | - |
411
+ | 9.7666 | 11300 | 0.0 | - |
412
+ | 9.8099 | 11350 | 0.0 | - |
413
+ | 9.8531 | 11400 | 0.0 | - |
414
+ | 9.8963 | 11450 | 0.0 | - |
415
+ | 9.9395 | 11500 | 0.0 | - |
416
+ | 9.9827 | 11550 | 0.0 | - |
417
+ | 10.0259 | 11600 | 0.0 | - |
418
+ | 10.0691 | 11650 | 0.0 | - |
419
+ | 10.1124 | 11700 | 0.0 | - |
420
+ | 10.1556 | 11750 | 0.0 | - |
421
+ | 10.1988 | 11800 | 0.0 | - |
422
+ | 10.2420 | 11850 | 0.0 | - |
423
+ | 10.2852 | 11900 | 0.0 | - |
424
+ | 10.3284 | 11950 | 0.0 | - |
425
+ | 10.3717 | 12000 | 0.0 | - |
426
+ | 10.4149 | 12050 | 0.0 | - |
427
+ | 10.4581 | 12100 | 0.0 | - |
428
+ | 10.5013 | 12150 | 0.0 | - |
429
+ | 10.5445 | 12200 | 0.0 | - |
430
+ | 10.5877 | 12250 | 0.0 | - |
431
+ | 10.6309 | 12300 | 0.0 | - |
432
+ | 10.6742 | 12350 | 0.0 | - |
433
+ | 10.7174 | 12400 | 0.0 | - |
434
+ | 10.7606 | 12450 | 0.0 | - |
435
+ | 10.8038 | 12500 | 0.0 | - |
436
+ | 10.8470 | 12550 | 0.0 | - |
437
+ | 10.8902 | 12600 | 0.0 | - |
438
+ | 10.9334 | 12650 | 0.0 | - |
439
+ | 10.9767 | 12700 | 0.0 | - |
440
+ | 11.0199 | 12750 | 0.0 | - |
441
+ | 11.0631 | 12800 | 0.0 | - |
442
+ | 11.1063 | 12850 | 0.0 | - |
443
+ | 11.1495 | 12900 | 0.0 | - |
444
+ | 11.1927 | 12950 | 0.0 | - |
445
+ | 11.2360 | 13000 | 0.0 | - |
446
+ | 11.2792 | 13050 | 0.0 | - |
447
+ | 11.3224 | 13100 | 0.0 | - |
448
+ | 11.3656 | 13150 | 0.0 | - |
449
+ | 11.4088 | 13200 | 0.0 | - |
450
+ | 11.4520 | 13250 | 0.0 | - |
451
+ | 11.4952 | 13300 | 0.0 | - |
452
+ | 11.5385 | 13350 | 0.0 | - |
453
+ | 11.5817 | 13400 | 0.0 | - |
454
+ | 11.6249 | 13450 | 0.0 | - |
455
+ | 11.6681 | 13500 | 0.0 | - |
456
+ | 11.7113 | 13550 | 0.0 | - |
457
+ | 11.7545 | 13600 | 0.0 | - |
458
+ | 11.7978 | 13650 | 0.0 | - |
459
+ | 11.8410 | 13700 | 0.0 | - |
460
+ | 11.8842 | 13750 | 0.0 | - |
461
+ | 11.9274 | 13800 | 0.0 | - |
462
+ | 11.9706 | 13850 | 0.0 | - |
463
+ | 12.0138 | 13900 | 0.0 | - |
464
+ | 12.0570 | 13950 | 0.0 | - |
465
+ | 12.1003 | 14000 | 0.0 | - |
466
+ | 12.1435 | 14050 | 0.0 | - |
467
+ | 12.1867 | 14100 | 0.0 | - |
468
+ | 12.2299 | 14150 | 0.0 | - |
469
+ | 12.2731 | 14200 | 0.0 | - |
470
+ | 12.3163 | 14250 | 0.0 | - |
471
+ | 12.3596 | 14300 | 0.0 | - |
472
+ | 12.4028 | 14350 | 0.0 | - |
473
+ | 12.4460 | 14400 | 0.0 | - |
474
+ | 12.4892 | 14450 | 0.0 | - |
475
+ | 12.5324 | 14500 | 0.0 | - |
476
+ | 12.5756 | 14550 | 0.0 | - |
477
+ | 12.6188 | 14600 | 0.0 | - |
478
+ | 12.6621 | 14650 | 0.0 | - |
479
+ | 12.7053 | 14700 | 0.0 | - |
480
+ | 12.7485 | 14750 | 0.0 | - |
481
+ | 12.7917 | 14800 | 0.0 | - |
482
+ | 12.8349 | 14850 | 0.0 | - |
483
+ | 12.8781 | 14900 | 0.0 | - |
484
+ | 12.9213 | 14950 | 0.0 | - |
485
+ | 12.9646 | 15000 | 0.0 | - |
486
+ | 13.0078 | 15050 | 0.0 | - |
487
+ | 13.0510 | 15100 | 0.0 | - |
488
+ | 13.0942 | 15150 | 0.0 | - |
489
+ | 13.1374 | 15200 | 0.0 | - |
490
+ | 13.1806 | 15250 | 0.0 | - |
491
+ | 13.2239 | 15300 | 0.0 | - |
492
+ | 13.2671 | 15350 | 0.0 | - |
493
+ | 13.3103 | 15400 | 0.0 | - |
494
+ | 13.3535 | 15450 | 0.0 | - |
495
+ | 13.3967 | 15500 | 0.0 | - |
496
+ | 13.4399 | 15550 | 0.0 | - |
497
+ | 13.4831 | 15600 | 0.0 | - |
498
+ | 13.5264 | 15650 | 0.0 | - |
499
+ | 13.5696 | 15700 | 0.0 | - |
500
+ | 13.6128 | 15750 | 0.0 | - |
501
+ | 13.6560 | 15800 | 0.0 | - |
502
+ | 13.6992 | 15850 | 0.0 | - |
503
+ | 13.7424 | 15900 | 0.0 | - |
504
+ | 13.7857 | 15950 | 0.0 | - |
505
+ | 13.8289 | 16000 | 0.0 | - |
506
+ | 13.8721 | 16050 | 0.0 | - |
507
+ | 13.9153 | 16100 | 0.0 | - |
508
+ | 13.9585 | 16150 | 0.0 | - |
509
+ | 14.0017 | 16200 | 0.0 | - |
510
+ | 14.0449 | 16250 | 0.0 | - |
511
+ | 14.0882 | 16300 | 0.0 | - |
512
+ | 14.1314 | 16350 | 0.0 | - |
513
+ | 14.1746 | 16400 | 0.0 | - |
514
+ | 14.2178 | 16450 | 0.0 | - |
515
+ | 14.2610 | 16500 | 0.0 | - |
516
+ | 14.3042 | 16550 | 0.0 | - |
517
+ | 14.3475 | 16600 | 0.0 | - |
518
+ | 14.3907 | 16650 | 0.0 | - |
519
+ | 14.4339 | 16700 | 0.0 | - |
520
+ | 14.4771 | 16750 | 0.0 | - |
521
+ | 14.5203 | 16800 | 0.0 | - |
522
+ | 14.5635 | 16850 | 0.0 | - |
523
+ | 14.6067 | 16900 | 0.0 | - |
524
+ | 14.6500 | 16950 | 0.0 | - |
525
+ | 14.6932 | 17000 | 0.0 | - |
526
+ | 14.7364 | 17050 | 0.0 | - |
527
+ | 14.7796 | 17100 | 0.0 | - |
528
+ | 14.8228 | 17150 | 0.0 | - |
529
+ | 14.8660 | 17200 | 0.0 | - |
530
+ | 14.9092 | 17250 | 0.0 | - |
531
+ | 14.9525 | 17300 | 0.0 | - |
532
+ | 14.9957 | 17350 | 0.0 | - |
533
+ | 15.0389 | 17400 | 0.0 | - |
534
+ | 15.0821 | 17450 | 0.0 | - |
535
+ | 15.1253 | 17500 | 0.0 | - |
536
+ | 15.1685 | 17550 | 0.0 | - |
537
+ | 15.2118 | 17600 | 0.0 | - |
538
+ | 15.2550 | 17650 | 0.0 | - |
539
+ | 15.2982 | 17700 | 0.0 | - |
540
+ | 15.3414 | 17750 | 0.0 | - |
541
+ | 15.3846 | 17800 | 0.0 | - |
542
+ | 15.4278 | 17850 | 0.0 | - |
543
+ | 15.4710 | 17900 | 0.0 | - |
544
+ | 15.5143 | 17950 | 0.0 | - |
545
+ | 15.5575 | 18000 | 0.0 | - |
546
+ | 15.6007 | 18050 | 0.0 | - |
547
+ | 15.6439 | 18100 | 0.0 | - |
548
+ | 15.6871 | 18150 | 0.0 | - |
549
+ | 15.7303 | 18200 | 0.0 | - |
550
+ | 15.7736 | 18250 | 0.0 | - |
551
+ | 15.8168 | 18300 | 0.0 | - |
552
+ | 15.8600 | 18350 | 0.0 | - |
553
+ | 15.9032 | 18400 | 0.0 | - |
554
+ | 15.9464 | 18450 | 0.0 | - |
555
+ | 15.9896 | 18500 | 0.0 | - |
556
+ | 16.0328 | 18550 | 0.0 | - |
557
+ | 16.0761 | 18600 | 0.0 | - |
558
+ | 16.1193 | 18650 | 0.0 | - |
559
+ | 16.1625 | 18700 | 0.0 | - |
560
+ | 16.2057 | 18750 | 0.0 | - |
561
+ | 16.2489 | 18800 | 0.0 | - |
562
+ | 16.2921 | 18850 | 0.0 | - |
563
+ | 16.3354 | 18900 | 0.0 | - |
564
+ | 16.3786 | 18950 | 0.0 | - |
565
+ | 16.4218 | 19000 | 0.0 | - |
566
+ | 16.4650 | 19050 | 0.0 | - |
567
+ | 16.5082 | 19100 | 0.0 | - |
568
+ | 16.5514 | 19150 | 0.0 | - |
569
+ | 16.5946 | 19200 | 0.0 | - |
570
+ | 16.6379 | 19250 | 0.0 | - |
571
+ | 16.6811 | 19300 | 0.0 | - |
572
+ | 16.7243 | 19350 | 0.0 | - |
573
+ | 16.7675 | 19400 | 0.0 | - |
574
+ | 16.8107 | 19450 | 0.0 | - |
575
+ | 16.8539 | 19500 | 0.0 | - |
576
+ | 16.8971 | 19550 | 0.0 | - |
577
+ | 16.9404 | 19600 | 0.0 | - |
578
+ | 16.9836 | 19650 | 0.0 | - |
579
+ | 17.0268 | 19700 | 0.0015 | - |
580
+ | 17.0700 | 19750 | 0.0007 | - |
581
+ | 17.1132 | 19800 | 0.0 | - |
582
+ | 17.1564 | 19850 | 0.0001 | - |
583
+ | 17.1997 | 19900 | 0.0002 | - |
584
+ | 17.2429 | 19950 | 0.0 | - |
585
+ | 17.2861 | 20000 | 0.0 | - |
586
+ | 17.3293 | 20050 | 0.0 | - |
587
+ | 17.3725 | 20100 | 0.0 | - |
588
+ | 17.4157 | 20150 | 0.0 | - |
589
+ | 17.4589 | 20200 | 0.0 | - |
590
+ | 17.5022 | 20250 | 0.0 | - |
591
+ | 17.5454 | 20300 | 0.0 | - |
592
+ | 17.5886 | 20350 | 0.0 | - |
593
+ | 17.6318 | 20400 | 0.0 | - |
594
+ | 17.6750 | 20450 | 0.0 | - |
595
+ | 17.7182 | 20500 | 0.0 | - |
596
+ | 17.7615 | 20550 | 0.0 | - |
597
+ | 17.8047 | 20600 | 0.0 | - |
598
+ | 17.8479 | 20650 | 0.0 | - |
599
+ | 17.8911 | 20700 | 0.0 | - |
600
+ | 17.9343 | 20750 | 0.0 | - |
601
+ | 17.9775 | 20800 | 0.0 | - |
602
+ | 18.0207 | 20850 | 0.0 | - |
603
+ | 18.0640 | 20900 | 0.0 | - |
604
+ | 18.1072 | 20950 | 0.0 | - |
605
+ | 18.1504 | 21000 | 0.0 | - |
606
+ | 18.1936 | 21050 | 0.0 | - |
607
+ | 18.2368 | 21100 | 0.0 | - |
608
+ | 18.2800 | 21150 | 0.0 | - |
609
+ | 18.3232 | 21200 | 0.0 | - |
610
+ | 18.3665 | 21250 | 0.0 | - |
611
+ | 18.4097 | 21300 | 0.0 | - |
612
+ | 18.4529 | 21350 | 0.0 | - |
613
+ | 18.4961 | 21400 | 0.0 | - |
614
+ | 18.5393 | 21450 | 0.0 | - |
615
+ | 18.5825 | 21500 | 0.0 | - |
616
+ | 18.6258 | 21550 | 0.0 | - |
617
+ | 18.6690 | 21600 | 0.0 | - |
618
+ | 18.7122 | 21650 | 0.0 | - |
619
+ | 18.7554 | 21700 | 0.0 | - |
620
+ | 18.7986 | 21750 | 0.0 | - |
621
+ | 18.8418 | 21800 | 0.0 | - |
622
+ | 18.8850 | 21850 | 0.0 | - |
623
+ | 18.9283 | 21900 | 0.0 | - |
624
+ | 18.9715 | 21950 | 0.0 | - |
625
+ | 19.0147 | 22000 | 0.0 | - |
626
+ | 19.0579 | 22050 | 0.0 | - |
627
+ | 19.1011 | 22100 | 0.0 | - |
628
+ | 19.1443 | 22150 | 0.0 | - |
629
+ | 19.1876 | 22200 | 0.0 | - |
630
+ | 19.2308 | 22250 | 0.0 | - |
631
+ | 19.2740 | 22300 | 0.0 | - |
632
+ | 19.3172 | 22350 | 0.0 | - |
633
+ | 19.3604 | 22400 | 0.0 | - |
634
+ | 19.4036 | 22450 | 0.0 | - |
635
+ | 19.4468 | 22500 | 0.0 | - |
636
+ | 19.4901 | 22550 | 0.0 | - |
637
+ | 19.5333 | 22600 | 0.0 | - |
638
+ | 19.5765 | 22650 | 0.0 | - |
639
+ | 19.6197 | 22700 | 0.0 | - |
640
+ | 19.6629 | 22750 | 0.0 | - |
641
+ | 19.7061 | 22800 | 0.0 | - |
642
+ | 19.7494 | 22850 | 0.0 | - |
643
+ | 19.7926 | 22900 | 0.0001 | - |
644
+ | 19.8358 | 22950 | 0.0004 | - |
645
+ | 19.8790 | 23000 | 0.001 | - |
646
+ | 19.9222 | 23050 | 0.0001 | - |
647
+ | 19.9654 | 23100 | 0.0 | - |
648
+ | 20.0086 | 23150 | 0.0 | - |
649
+ | 20.0519 | 23200 | 0.0 | - |
650
+ | 20.0951 | 23250 | 0.0 | - |
651
+ | 20.1383 | 23300 | 0.0 | - |
652
+ | 20.1815 | 23350 | 0.0 | - |
653
+ | 20.2247 | 23400 | 0.0 | - |
654
+ | 20.2679 | 23450 | 0.0 | - |
655
+ | 20.3111 | 23500 | 0.0 | - |
656
+ | 20.3544 | 23550 | 0.0 | - |
657
+ | 20.3976 | 23600 | 0.0 | - |
658
+ | 20.4408 | 23650 | 0.0 | - |
659
+ | 20.4840 | 23700 | 0.0 | - |
660
+ | 20.5272 | 23750 | 0.0 | - |
661
+ | 20.5704 | 23800 | 0.0 | - |
662
+ | 20.6137 | 23850 | 0.0 | - |
663
+ | 20.6569 | 23900 | 0.0 | - |
664
+ | 20.7001 | 23950 | 0.0 | - |
665
+ | 20.7433 | 24000 | 0.0 | - |
666
+ | 20.7865 | 24050 | 0.0 | - |
667
+ | 20.8297 | 24100 | 0.0 | - |
668
+ | 20.8729 | 24150 | 0.0 | - |
669
+ | 20.9162 | 24200 | 0.0 | - |
670
+ | 20.9594 | 24250 | 0.0 | - |
671
+ | 21.0026 | 24300 | 0.0 | - |
672
+ | 21.0458 | 24350 | 0.0 | - |
673
+ | 21.0890 | 24400 | 0.0 | - |
674
+ | 21.1322 | 24450 | 0.0 | - |
675
+ | 21.1755 | 24500 | 0.0 | - |
676
+ | 21.2187 | 24550 | 0.0 | - |
677
+ | 21.2619 | 24600 | 0.0 | - |
678
+ | 21.3051 | 24650 | 0.0 | - |
679
+ | 21.3483 | 24700 | 0.0 | - |
680
+ | 21.3915 | 24750 | 0.0 | - |
681
+ | 21.4347 | 24800 | 0.0 | - |
682
+ | 21.4780 | 24850 | 0.0 | - |
683
+ | 21.5212 | 24900 | 0.0 | - |
684
+ | 21.5644 | 24950 | 0.0 | - |
685
+ | 21.6076 | 25000 | 0.0 | - |
686
+ | 21.6508 | 25050 | 0.0 | - |
687
+ | 21.6940 | 25100 | 0.0 | - |
688
+ | 21.7373 | 25150 | 0.0 | - |
689
+ | 21.7805 | 25200 | 0.0 | - |
690
+ | 21.8237 | 25250 | 0.0 | - |
691
+ | 21.8669 | 25300 | 0.0 | - |
692
+ | 21.9101 | 25350 | 0.0 | - |
693
+ | 21.9533 | 25400 | 0.0 | - |
694
+ | 21.9965 | 25450 | 0.0 | - |
695
+ | 22.0398 | 25500 | 0.0 | - |
696
+ | 22.0830 | 25550 | 0.0 | - |
697
+ | 22.1262 | 25600 | 0.0 | - |
698
+ | 22.1694 | 25650 | 0.0 | - |
699
+ | 22.2126 | 25700 | 0.0 | - |
700
+ | 22.2558 | 25750 | 0.0 | - |
701
+ | 22.2990 | 25800 | 0.0 | - |
702
+ | 22.3423 | 25850 | 0.0 | - |
703
+ | 22.3855 | 25900 | 0.0 | - |
704
+ | 22.4287 | 25950 | 0.0 | - |
705
+ | 22.4719 | 26000 | 0.0 | - |
706
+ | 22.5151 | 26050 | 0.0 | - |
707
+ | 22.5583 | 26100 | 0.0 | - |
708
+ | 22.6016 | 26150 | 0.0 | - |
709
+ | 22.6448 | 26200 | 0.0 | - |
710
+ | 22.6880 | 26250 | 0.0 | - |
711
+ | 22.7312 | 26300 | 0.0 | - |
712
+ | 22.7744 | 26350 | 0.0 | - |
713
+ | 22.8176 | 26400 | 0.0 | - |
714
+ | 22.8608 | 26450 | 0.0 | - |
715
+ | 22.9041 | 26500 | 0.0 | - |
716
+ | 22.9473 | 26550 | 0.0 | - |
717
+ | 22.9905 | 26600 | 0.0 | - |
718
+ | 23.0337 | 26650 | 0.0 | - |
719
+ | 23.0769 | 26700 | 0.0 | - |
720
+ | 23.1201 | 26750 | 0.0 | - |
721
+ | 23.1634 | 26800 | 0.0 | - |
722
+ | 23.2066 | 26850 | 0.0 | - |
723
+ | 23.2498 | 26900 | 0.0 | - |
724
+ | 23.2930 | 26950 | 0.0 | - |
725
+ | 23.3362 | 27000 | 0.0 | - |
726
+ | 23.3794 | 27050 | 0.0 | - |
727
+ | 23.4226 | 27100 | 0.0 | - |
728
+ | 23.4659 | 27150 | 0.0 | - |
729
+ | 23.5091 | 27200 | 0.0 | - |
730
+ | 23.5523 | 27250 | 0.0 | - |
731
+ | 23.5955 | 27300 | 0.0 | - |
732
+ | 23.6387 | 27350 | 0.0 | - |
733
+ | 23.6819 | 27400 | 0.0 | - |
734
+ | 23.7252 | 27450 | 0.0 | - |
735
+ | 23.7684 | 27500 | 0.0 | - |
736
+ | 23.8116 | 27550 | 0.0 | - |
737
+ | 23.8548 | 27600 | 0.0 | - |
738
+ | 23.8980 | 27650 | 0.0 | - |
739
+ | 23.9412 | 27700 | 0.0 | - |
740
+ | 23.9844 | 27750 | 0.0 | - |
741
+ | 24.0277 | 27800 | 0.0 | - |
742
+ | 24.0709 | 27850 | 0.0 | - |
743
+ | 24.1141 | 27900 | 0.0 | - |
744
+ | 24.1573 | 27950 | 0.0 | - |
745
+ | 24.2005 | 28000 | 0.0 | - |
746
+ | 24.2437 | 28050 | 0.0 | - |
747
+ | 24.2869 | 28100 | 0.0 | - |
748
+ | 24.3302 | 28150 | 0.0 | - |
749
+ | 24.3734 | 28200 | 0.0 | - |
750
+ | 24.4166 | 28250 | 0.0 | - |
751
+ | 24.4598 | 28300 | 0.0 | - |
752
+ | 24.5030 | 28350 | 0.0 | - |
753
+ | 24.5462 | 28400 | 0.0 | - |
754
+ | 24.5895 | 28450 | 0.0 | - |
755
+ | 24.6327 | 28500 | 0.0 | - |
756
+ | 24.6759 | 28550 | 0.0 | - |
757
+ | 24.7191 | 28600 | 0.0 | - |
758
+ | 24.7623 | 28650 | 0.0 | - |
759
+ | 24.8055 | 28700 | 0.0 | - |
760
+ | 24.8487 | 28750 | 0.0 | - |
761
+ | 24.8920 | 28800 | 0.0 | - |
762
+ | 24.9352 | 28850 | 0.0 | - |
763
+ | 24.9784 | 28900 | 0.0 | - |
764
+ | 25.0216 | 28950 | 0.0 | - |
765
+ | 25.0648 | 29000 | 0.0 | - |
766
+ | 25.1080 | 29050 | 0.0 | - |
767
+ | 25.1513 | 29100 | 0.0 | - |
768
+ | 25.1945 | 29150 | 0.0 | - |
769
+ | 25.2377 | 29200 | 0.0 | - |
770
+ | 25.2809 | 29250 | 0.0 | - |
771
+ | 25.3241 | 29300 | 0.0 | - |
772
+ | 25.3673 | 29350 | 0.0 | - |
773
+ | 25.4105 | 29400 | 0.0 | - |
774
+ | 25.4538 | 29450 | 0.0 | - |
775
+ | 25.4970 | 29500 | 0.0 | - |
776
+ | 25.5402 | 29550 | 0.0 | - |
777
+ | 25.5834 | 29600 | 0.0 | - |
778
+ | 25.6266 | 29650 | 0.0 | - |
779
+ | 25.6698 | 29700 | 0.0 | - |
780
+ | 25.7131 | 29750 | 0.0 | - |
781
+ | 25.7563 | 29800 | 0.0 | - |
782
+ | 25.7995 | 29850 | 0.0 | - |
783
+ | 25.8427 | 29900 | 0.0 | - |
784
+ | 25.8859 | 29950 | 0.0 | - |
785
+ | 25.9291 | 30000 | 0.0 | - |
786
+ | 25.9723 | 30050 | 0.0 | - |
787
+ | 26.0156 | 30100 | 0.0 | - |
788
+ | 26.0588 | 30150 | 0.0 | - |
789
+ | 26.1020 | 30200 | 0.0 | - |
790
+ | 26.1452 | 30250 | 0.0 | - |
791
+ | 26.1884 | 30300 | 0.0 | - |
792
+ | 26.2316 | 30350 | 0.0 | - |
793
+ | 26.2748 | 30400 | 0.0 | - |
794
+ | 26.3181 | 30450 | 0.0 | - |
795
+ | 26.3613 | 30500 | 0.0 | - |
796
+ | 26.4045 | 30550 | 0.0 | - |
797
+ | 26.4477 | 30600 | 0.0 | - |
798
+ | 26.4909 | 30650 | 0.0 | - |
799
+ | 26.5341 | 30700 | 0.0 | - |
800
+ | 26.5774 | 30750 | 0.0 | - |
801
+ | 26.6206 | 30800 | 0.0 | - |
802
+ | 26.6638 | 30850 | 0.0 | - |
803
+ | 26.7070 | 30900 | 0.0 | - |
804
+ | 26.7502 | 30950 | 0.0 | - |
805
+ | 26.7934 | 31000 | 0.0 | - |
806
+ | 26.8366 | 31050 | 0.0 | - |
807
+ | 26.8799 | 31100 | 0.0 | - |
808
+ | 26.9231 | 31150 | 0.0 | - |
809
+ | 26.9663 | 31200 | 0.0 | - |
810
+ | 27.0095 | 31250 | 0.0 | - |
811
+ | 27.0527 | 31300 | 0.0 | - |
812
+ | 27.0959 | 31350 | 0.0 | - |
813
+ | 27.1392 | 31400 | 0.0 | - |
814
+ | 27.1824 | 31450 | 0.0 | - |
815
+ | 27.2256 | 31500 | 0.0 | - |
816
+ | 27.2688 | 31550 | 0.0 | - |
817
+ | 27.3120 | 31600 | 0.0 | - |
818
+ | 27.3552 | 31650 | 0.0 | - |
819
+ | 27.3984 | 31700 | 0.0 | - |
820
+ | 27.4417 | 31750 | 0.0 | - |
821
+ | 27.4849 | 31800 | 0.0 | - |
822
+ | 27.5281 | 31850 | 0.0 | - |
823
+ | 27.5713 | 31900 | 0.0 | - |
824
+ | 27.6145 | 31950 | 0.0 | - |
825
+ | 27.6577 | 32000 | 0.0 | - |
826
+ | 27.7010 | 32050 | 0.0 | - |
827
+ | 27.7442 | 32100 | 0.0 | - |
828
+ | 27.7874 | 32150 | 0.0 | - |
829
+ | 27.8306 | 32200 | 0.0 | - |
830
+ | 27.8738 | 32250 | 0.0 | - |
831
+ | 27.9170 | 32300 | 0.0 | - |
832
+ | 27.9602 | 32350 | 0.0 | - |
833
+ | 28.0035 | 32400 | 0.0 | - |
834
+ | 28.0467 | 32450 | 0.0 | - |
835
+ | 28.0899 | 32500 | 0.0 | - |
836
+ | 28.1331 | 32550 | 0.0 | - |
837
+ | 28.1763 | 32600 | 0.0 | - |
838
+ | 28.2195 | 32650 | 0.0 | - |
839
+ | 28.2627 | 32700 | 0.0 | - |
840
+ | 28.3060 | 32750 | 0.0 | - |
841
+ | 28.3492 | 32800 | 0.0 | - |
842
+ | 28.3924 | 32850 | 0.0 | - |
843
+ | 28.4356 | 32900 | 0.0 | - |
844
+ | 28.4788 | 32950 | 0.0 | - |
845
+ | 28.5220 | 33000 | 0.0 | - |
846
+ | 28.5653 | 33050 | 0.0 | - |
847
+ | 28.6085 | 33100 | 0.0 | - |
848
+ | 28.6517 | 33150 | 0.0 | - |
849
+ | 28.6949 | 33200 | 0.0 | - |
850
+ | 28.7381 | 33250 | 0.0 | - |
851
+ | 28.7813 | 33300 | 0.0 | - |
852
+ | 28.8245 | 33350 | 0.0 | - |
853
+ | 28.8678 | 33400 | 0.0 | - |
854
+ | 28.9110 | 33450 | 0.0 | - |
855
+ | 28.9542 | 33500 | 0.0 | - |
856
+ | 28.9974 | 33550 | 0.0 | - |
857
+ | 29.0406 | 33600 | 0.0 | - |
858
+ | 29.0838 | 33650 | 0.0 | - |
859
+ | 29.1271 | 33700 | 0.0 | - |
860
+ | 29.1703 | 33750 | 0.0 | - |
861
+ | 29.2135 | 33800 | 0.0 | - |
862
+ | 29.2567 | 33850 | 0.0 | - |
863
+ | 29.2999 | 33900 | 0.0 | - |
864
+ | 29.3431 | 33950 | 0.0 | - |
865
+ | 29.3863 | 34000 | 0.0 | - |
866
+ | 29.4296 | 34050 | 0.0 | - |
867
+ | 29.4728 | 34100 | 0.0 | - |
868
+ | 29.5160 | 34150 | 0.0 | - |
869
+ | 29.5592 | 34200 | 0.0 | - |
870
+ | 29.6024 | 34250 | 0.0 | - |
871
+ | 29.6456 | 34300 | 0.0 | - |
872
+ | 29.6889 | 34350 | 0.0 | - |
873
+ | 29.7321 | 34400 | 0.0 | - |
874
+ | 29.7753 | 34450 | 0.0 | - |
875
+ | 29.8185 | 34500 | 0.0 | - |
876
+ | 29.8617 | 34550 | 0.0 | - |
877
+ | 29.9049 | 34600 | 0.0 | - |
878
+ | 29.9481 | 34650 | 0.0 | - |
879
+ | 29.9914 | 34700 | 0.0 | - |
880
+
881
+ ### Framework Versions
882
+ - Python: 3.10.12
883
+ - SetFit: 1.1.0
884
+ - Sentence Transformers: 3.3.1
885
+ - Transformers: 4.44.2
886
+ - PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
887
+ - Datasets: 3.2.0
888
+ - Tokenizers: 0.19.1
889
+
890
+ ## Citation
891
+
892
+ ### BibTeX
893
+ ```bibtex
894
+ @article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
895
+ doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
896
+ url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
897
+ author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
898
+ keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
899
+ title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
900
+ publisher = {arXiv},
901
+ year = {2022},
902
+ copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
903
+ }
904
+ ```
905
+
906
+ <!--
907
+ ## Glossary
908
+
909
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
910
+ -->
911
+
912
+ <!--
913
+ ## Model Card Authors
914
+
915
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
916
+ -->
917
+
918
+ <!--
919
+ ## Model Card Contact
920
+
921
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
922
+ -->
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,29 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "mini1013/master_domain",
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
+ "normalize_embeddings": false,
3
+ "labels": null
4
+ }
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:5eb5f51249351bd49315f1267ff1db5a16658900d76733bd00534249d3ce6be6
3
+ size 442494816
model_head.pkl ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:ee54bd76bb003335a23411b4356a006cc5bf8e843c51cd3e1e606df73234c4ed
3
+ size 93247
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
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
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
The diff for this file is too large to render. See raw diff