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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
mini1013 commited on
Commit
e8eb6db
·
verified ·
1 Parent(s): ccbad18

Push model using huggingface_hub.

Browse files
Files changed (13) hide show
  1. 1_Pooling/config.json +10 -0
  2. README.md +300 -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 +1,300 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ base_model: mini1013/master_domain
3
+ library_name: setfit
4
+ metrics:
5
+ - metric
6
+ pipeline_tag: text-classification
7
+ tags:
8
+ - setfit
9
+ - sentence-transformers
10
+ - text-classification
11
+ - generated_from_setfit_trainer
12
+ widget:
13
+ - text: '[제너럴아이디어 WOMAN] 하찌 볼레로 니트 세트 [3COL] / WBC3L05518SET BLUE_FREE 지아이홀딩스'
14
+ - text: 핫슈트 다이어트 여자 땀복 헬스복 트레이닝 운동복 지투 라운드 세트 HS6004 S_S 주식회사 사람사랑
15
+ - text: '[해외정품] 바버 데브론 퀼팅자켓LQU1012BK91 Lt Trench_UK10 위너12'
16
+ - text: '[갤러리아] [여]NEW 포플린 셔츠(05343901)(343901)(한화갤러리아㈜ 센터시티) 01 다크그린_M 한화갤러리아(주)'
17
+ - text: (SOUP)(신세계마산점)숲 라이더형 무스탕 (SZBMU90) 블랙_66 신세계백화점
18
+ inference: true
19
+ model-index:
20
+ - name: SetFit with mini1013/master_domain
21
+ results:
22
+ - task:
23
+ type: text-classification
24
+ name: Text Classification
25
+ dataset:
26
+ name: Unknown
27
+ type: unknown
28
+ split: test
29
+ metrics:
30
+ - type: metric
31
+ value: 0.7890421327054075
32
+ name: Metric
33
+ ---
34
+
35
+ # SetFit with mini1013/master_domain
36
+
37
+ 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.
38
+
39
+ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
40
+
41
+ 1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
42
+ 2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
43
+
44
+ ## Model Details
45
+
46
+ ### Model Description
47
+ - **Model Type:** SetFit
48
+ - **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
49
+ - **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
50
+ - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
51
+ - **Number of Classes:** 21 classes
52
+ <!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
53
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
54
+ <!-- - **License:** Unknown -->
55
+
56
+ ### Model Sources
57
+
58
+ - **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
59
+ - **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
60
+ - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
61
+
62
+ ### Model Labels
63
+ | Label | Examples |
64
+ |:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
65
+ | 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> |
66
+ | 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> |
67
+ | 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> |
68
+ | 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> |
69
+ | 3.0 | <ul><li>'국내발송 toffee 토피 사이드 지퍼 나일론 밴�� 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> |
70
+ | 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> |
71
+ | 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> |
72
+ | 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> |
73
+ | 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> |
74
+ | 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> |
75
+ | 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> |
76
+ | 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> |
77
+ | 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> |
78
+ | 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> |
79
+ | 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> |
80
+ | 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> |
81
+ | 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> |
82
+ | 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> |
83
+ | 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> |
84
+ | 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> |
85
+ | 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> |
86
+
87
+ ## Evaluation
88
+
89
+ ### Metrics
90
+ | Label | Metric |
91
+ |:--------|:-------|
92
+ | **all** | 0.7890 |
93
+
94
+ ## Uses
95
+
96
+ ### Direct Use for Inference
97
+
98
+ First install the SetFit library:
99
+
100
+ ```bash
101
+ pip install setfit
102
+ ```
103
+
104
+ Then you can load this model and run inference.
105
+
106
+ ```python
107
+ from setfit import SetFitModel
108
+
109
+ # Download from the 🤗 Hub
110
+ model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_ap3")
111
+ # Run inference
112
+ preds = model("(SOUP)(신세계마산점)숲 라이더형 무스탕 (SZBMU90) 블랙_66 신세계백화점")
113
+ ```
114
+
115
+ <!--
116
+ ### Downstream Use
117
+
118
+ *List how someone could finetune this model on their own dataset.*
119
+ -->
120
+
121
+ <!--
122
+ ### Out-of-Scope Use
123
+
124
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
125
+ -->
126
+
127
+ <!--
128
+ ## Bias, Risks and Limitations
129
+
130
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
131
+ -->
132
+
133
+ <!--
134
+ ### Recommendations
135
+
136
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
137
+ -->
138
+
139
+ ## Training Details
140
+
141
+ ### Training Set Metrics
142
+ | Training set | Min | Median | Max |
143
+ |:-------------|:----|:-------|:----|
144
+ | Word count | 3 | 9.6448 | 23 |
145
+
146
+ | Label | Training Sample Count |
147
+ |:------|:----------------------|
148
+ | 0.0 | 50 |
149
+ | 1.0 | 50 |
150
+ | 2.0 | 50 |
151
+ | 3.0 | 50 |
152
+ | 4.0 | 50 |
153
+ | 5.0 | 50 |
154
+ | 6.0 | 50 |
155
+ | 7.0 | 50 |
156
+ | 8.0 | 50 |
157
+ | 9.0 | 50 |
158
+ | 10.0 | 50 |
159
+ | 11.0 | 50 |
160
+ | 12.0 | 50 |
161
+ | 13.0 | 50 |
162
+ | 14.0 | 50 |
163
+ | 15.0 | 50 |
164
+ | 16.0 | 50 |
165
+ | 17.0 | 50 |
166
+ | 18.0 | 50 |
167
+ | 19.0 | 50 |
168
+ | 20.0 | 50 |
169
+
170
+ ### Training Hyperparameters
171
+ - batch_size: (512, 512)
172
+ - num_epochs: (20, 20)
173
+ - max_steps: -1
174
+ - sampling_strategy: oversampling
175
+ - num_iterations: 40
176
+ - body_learning_rate: (2e-05, 2e-05)
177
+ - head_learning_rate: 2e-05
178
+ - loss: CosineSimilarityLoss
179
+ - distance_metric: cosine_distance
180
+ - margin: 0.25
181
+ - end_to_end: False
182
+ - use_amp: False
183
+ - warmup_proportion: 0.1
184
+ - seed: 42
185
+ - eval_max_steps: -1
186
+ - load_best_model_at_end: False
187
+
188
+ ### Training Results
189
+ | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
190
+ |:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
191
+ | 0.0061 | 1 | 0.3795 | - |
192
+ | 0.3030 | 50 | 0.296 | - |
193
+ | 0.6061 | 100 | 0.2248 | - |
194
+ | 0.9091 | 150 | 0.1494 | - |
195
+ | 1.2121 | 200 | 0.0913 | - |
196
+ | 1.5152 | 250 | 0.061 | - |
197
+ | 1.8182 | 300 | 0.0322 | - |
198
+ | 2.1212 | 350 | 0.0243 | - |
199
+ | 2.4242 | 400 | 0.0152 | - |
200
+ | 2.7273 | 450 | 0.0134 | - |
201
+ | 3.0303 | 500 | 0.0056 | - |
202
+ | 3.3333 | 550 | 0.0026 | - |
203
+ | 3.6364 | 600 | 0.0016 | - |
204
+ | 3.9394 | 650 | 0.0066 | - |
205
+ | 4.2424 | 700 | 0.0044 | - |
206
+ | 4.5455 | 750 | 0.0025 | - |
207
+ | 4.8485 | 800 | 0.0023 | - |
208
+ | 5.1515 | 850 | 0.0023 | - |
209
+ | 5.4545 | 900 | 0.0008 | - |
210
+ | 5.7576 | 950 | 0.0023 | - |
211
+ | 6.0606 | 1000 | 0.0005 | - |
212
+ | 6.3636 | 1050 | 0.0015 | - |
213
+ | 6.6667 | 1100 | 0.0006 | - |
214
+ | 6.9697 | 1150 | 0.0003 | - |
215
+ | 7.2727 | 1200 | 0.0003 | - |
216
+ | 7.5758 | 1250 | 0.0003 | - |
217
+ | 7.8788 | 1300 | 0.0002 | - |
218
+ | 8.1818 | 1350 | 0.0004 | - |
219
+ | 8.4848 | 1400 | 0.0002 | - |
220
+ | 8.7879 | 1450 | 0.0002 | - |
221
+ | 9.0909 | 1500 | 0.0002 | - |
222
+ | 9.3939 | 1550 | 0.0002 | - |
223
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224
+ | 10.0 | 1650 | 0.0001 | - |
225
+ | 10.3030 | 1700 | 0.0002 | - |
226
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227
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228
+ | 11.2121 | 1850 | 0.0002 | - |
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+ | 11.5152 | 1900 | 0.0002 | - |
230
+ | 11.8182 | 1950 | 0.0002 | - |
231
+ | 12.1212 | 2000 | 0.0001 | - |
232
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233
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234
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235
+ | 13.3333 | 2200 | 0.0001 | - |
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238
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239
+ | 14.5455 | 2400 | 0.0001 | - |
240
+ | 14.8485 | 2450 | 0.0001 | - |
241
+ | 15.1515 | 2500 | 0.0001 | - |
242
+ | 15.4545 | 2550 | 0.0001 | - |
243
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244
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245
+ | 16.3636 | 2700 | 0.0001 | - |
246
+ | 16.6667 | 2750 | 0.0001 | - |
247
+ | 16.9697 | 2800 | 0.0001 | - |
248
+ | 17.2727 | 2850 | 0.0001 | - |
249
+ | 17.5758 | 2900 | 0.0001 | - |
250
+ | 17.8788 | 2950 | 0.0001 | - |
251
+ | 18.1818 | 3000 | 0.0001 | - |
252
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253
+ | 18.7879 | 3100 | 0.0001 | - |
254
+ | 19.0909 | 3150 | 0.0001 | - |
255
+ | 19.3939 | 3200 | 0.0001 | - |
256
+ | 19.6970 | 3250 | 0.0001 | - |
257
+ | 20.0 | 3300 | 0.0001 | - |
258
+
259
+ ### Framework Versions
260
+ - Python: 3.10.12
261
+ - SetFit: 1.1.0.dev0
262
+ - Sentence Transformers: 3.1.1
263
+ - Transformers: 4.46.1
264
+ - PyTorch: 2.4.0+cu121
265
+ - Datasets: 2.20.0
266
+ - Tokenizers: 0.20.0
267
+
268
+ ## Citation
269
+
270
+ ### BibTeX
271
+ ```bibtex
272
+ @article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
273
+ doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
274
+ url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
275
+ author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
276
+ keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
277
+ title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
278
+ publisher = {arXiv},
279
+ year = {2022},
280
+ copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
281
+ }
282
+ ```
283
+
284
+ <!--
285
+ ## Glossary
286
+
287
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
288
+ -->
289
+
290
+ <!--
291
+ ## Model Card Authors
292
+
293
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
294
+ -->
295
+
296
+ <!--
297
+ ## Model Card Contact
298
+
299
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
300
+ -->
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,29 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "mini1013/master_item_ap",
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": "4.46.1",
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": "3.1.1",
4
+ "transformers": "4.46.1",
5
+ "pytorch": "2.4.0+cu121"
6
+ },
7
+ "prompts": {},
8
+ "default_prompt_name": null,
9
+ "similarity_fn_name": null
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 sha256:9f054fa13c658994ade5e0eb4e532fe460b517672a66a2e8be412618f7a7b0bc
3
+ size 442494816
model_head.pkl ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:38c7eb0617fc86e50ca817fb48f8b39b35becc59a87e01cd2fecd9ceb1be8537
3
+ size 130175
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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