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---
base_model: mini1013/master_domain
library_name: setfit
metrics:
- metric
pipeline_tag: text-classification
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 네스프레소 버츄오 캡슐 머그 멜로지오 1Box (10캡슐) 아이스 라떼 03. 알티시오 제이유
- text: 맥심 티오피 스위트 아메리카노 200ml (주)디에이치솔루션
- text: 굿라이프365 스피아민트 삼각티백 50개입 익모초 삼각티백 50개입 주식회사 굿라이프365
- text: 칠성사이다 제로 ECO 무라벨 300ml 20pet [음료] 커피음료_맥심티오피심플리스무스로스티라떼360mlx20개 옐로우로켓
- text: 동서식품 kanu 미니 마일드 로스트 아메리카노 0.9g 카누디카페인 0.9g 100+20(120개입) 강유팩토리
inference: true
model-index:
- name: SetFit with mini1013/master_domain
results:
- task:
type: text-classification
name: Text Classification
dataset:
name: Unknown
type: unknown
split: test
metrics:
- type: metric
value: 0.6535632816801699
name: Metric
---
# 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:** 12 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 |
|:------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 10.0 | <ul><li>'라인바싸 탄산수 레몬 500ml 20개 자몽 500ml 20개 에이치앤제이원'</li><li>'라인바싸 탄산수 파인애플 500ml 20입 1박스 (추가)+ 플레인 1박스 동아오츠카주식회사'</li><li>'코카콜라 씨그램 레몬 350mlx24페트 탄산수모음 15_트레비 라임 355mlx24CAN 주식회사대성에프앤비'</li></ul> |
| 8.0 | <ul><li>'맥심 아이스 커피믹스 110T +커피믹스 스틱 2T 콤부차_다농원 콤부차 세븐베리 20T+보틀 주식회사 경일종합식품 케이마트몰'</li><li>'[카누]카누 디카페인 미니 0.9g x 120개입 - 1개 HN 다크 로스트 0.9g 100+텀블러(사은품) 하나엔피그먼트'</li><li>'프렌치카페 카페믹스 스테비아 디카페인 10.3g x 100개입 대은상사'</li></ul> |
| 1.0 | <ul><li>'매일유업 매일우유 매일두유 99.9 190ml 12개 12개 테켄종합상사'</li><li>'매일유업 마이너피겨스 유기농 오트밀크 1L 주식회사 지룩'</li><li>'아몬드 브리즈 뉴트리플러스 프로틴 190ml 48개 스타일바이맘'</li></ul> |
| 6.0 | <ul><li>'이제부터 무가당 무설탕 생강진액 생강차 생강즙 생강청 1L ★이벤트★ 3+1(생강청)-박스없음_소비자가 태후자연식품영농조합법인'</li><li>'티젠 콤부차 파인애플 5g x 30개입 샤인머스켓(30개입) 엠비알글로벌'</li><li>'[오설록](신세계 본점)세작 80 g(잎차) 주식회사 에스에스지닷컴'</li></ul> |
| 5.0 | <ul><li>'파낙스 참다음 매실 원액 1.5L/6배희석 로쏘 레몬음료 베이스 1L (주) 이카루스'</li><li>'동원 덴마크 푸르티 포도 주스 120mL x 24개 블라썸플라워'</li><li>'썬업 과일야채샐러드 그린 200ml x 24팩 과일야채 샐러드 레드 200ml x 24팩 하니컴퍼니'</li></ul> |
| 9.0 | <ul><li>'허쉬 코코아 가루 분말 226g W-00652_허쉬코코아파우더226g(파손) 월푸드'</li><li>'기라델리 프리미엄 핫코코아믹스 초콜렛 907g X 1박스(4개) 고고커피'</li><li>'Nestle Hot Cocoa 핫 코코아 믹스 30개 0.28온스 207799 무설탕 무지방_2개들이 팩 더블스토어'</li></ul> |
| 4.0 | <ul><li>'코카콜라 태양의 식후비법 W차 500ml (주)디에이치솔루션'</li><li>'광동 힘찬하루 헛개차 1.5L 1개 대패트_게토레이 레몬 1.5L 12개 대영상사'</li><li>'웰그린 스위츠 복숭아 녹차 음료 340ml 티트라 레몬그린티 제로 500mlX24PET 브론스코리아(주)'</li></ul> |
| 0.0 | <ul><li>'레드불 에너지 드링크 355ml (6개) 카페인 타우린 비타민 알프스 워터 대량 구매 노건'</li><li>'청정원 홍초 석류 1.5L 홍초 블루베리 1.5L (주) 이카루스'</li><li>'청정원 홍초 자몽 900ml 아이스티_티오 아이스티 레몬맛40T 주식회사 경일종합식품 케이마트몰'</li></ul> |
| 7.0 | <ul><li>'동서 티오 아이스티 복숭아 70T +커피믹스 스틱 2T 콤부차_다농원 콤부차 리치 20T+보틀 주식회사 경일종합식품 케이마트몰'</li><li>'립톤 아이스티 복숭아 770g 레몬 770g_자몽 아이스티 키트(2개입) 유니레버코리아 (주)'</li><li>'술픽 하이트진로 토닉워터 600ml 대용량 술벙커 주식회사 농업회사법인 이천지점'</li></ul> |
| 11.0 | <ul><li>'포모나 블루베리스무디 2kg 블루베리농축액 (주)제이제이푸드시스템'</li><li>'베오베 오곡 파우더 1kg 라떼 곡물 미숫가루 분말 티에이치커피 티에이치커피'</li><li>'타코 복숭아 아이스티 /선택 08.블루베리라떼870g 주식회사 커피바바'</li></ul> |
| 3.0 | <ul><li>'[매니저배송] MPRO 장&면역+피부 (5개입) (주)에치와이'</li><li>'요플레 닥터캡슐 베리믹스 130mLx4개/1000배/냉장무배 대명유통'</li><li>'매일바이오 알로에 120g 12개_냉장 매일유업 주식회사'</li></ul> |
| 2.0 | <ul><li>'화인바이오 지리산 물하나 2L X 6개 글로벌웨이브'</li><li>'하이트 천연광천수 미네랄 석수 무라벨 500ml 20pet ◇ 석수 무라벨 500ml 20pet 주식회사 부산종합유통'</li><li>'아이시스8.0 300ml x 1BOX(20PET) 생수 아이시스8.0 200ml(40p) (주)하나유통'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Metric |
|:--------|:-------|
| **all** | 0.6536 |
## 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_fd14")
# Run inference
preds = model("맥심 티오피 스위트 아메리카노 200ml (주)디에이치솔루션")
```
<!--
### 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 | 4 | 9.805 | 20 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0 | 50 |
| 1.0 | 50 |
| 2.0 | 50 |
| 3.0 | 50 |
| 4.0 | 50 |
| 5.0 | 50 |
| 6.0 | 50 |
| 7.0 | 50 |
| 8.0 | 50 |
| 9.0 | 50 |
| 10.0 | 50 |
| 11.0 | 50 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (512, 512)
- num_epochs: (20, 20)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 40
- body_learning_rate: (2e-05, 2e-05)
- head_learning_rate: 2e-05
- loss: CosineSimilarityLoss
- distance_metric: cosine_distance
- margin: 0.25
- end_to_end: False
- use_amp: False
- warmup_proportion: 0.1
- seed: 42
- eval_max_steps: -1
- load_best_model_at_end: False
### Training Results
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0106 | 1 | 0.3763 | - |
| 0.5319 | 50 | 0.3216 | - |
| 1.0638 | 100 | 0.1166 | - |
| 1.5957 | 150 | 0.0863 | - |
| 2.1277 | 200 | 0.0548 | - |
| 2.6596 | 250 | 0.0559 | - |
| 3.1915 | 300 | 0.0323 | - |
| 3.7234 | 350 | 0.0301 | - |
| 4.2553 | 400 | 0.0191 | - |
| 4.7872 | 450 | 0.0127 | - |
| 5.3191 | 500 | 0.0059 | - |
| 5.8511 | 550 | 0.0003 | - |
| 6.3830 | 600 | 0.0002 | - |
| 6.9149 | 650 | 0.0001 | - |
| 7.4468 | 700 | 0.0001 | - |
| 7.9787 | 750 | 0.0001 | - |
| 8.5106 | 800 | 0.0001 | - |
| 9.0426 | 850 | 0.0001 | - |
| 9.5745 | 900 | 0.0001 | - |
| 10.1064 | 950 | 0.0001 | - |
| 10.6383 | 1000 | 0.0001 | - |
| 11.1702 | 1050 | 0.0001 | - |
| 11.7021 | 1100 | 0.0001 | - |
| 12.2340 | 1150 | 0.0001 | - |
| 12.7660 | 1200 | 0.0001 | - |
| 13.2979 | 1250 | 0.0 | - |
| 13.8298 | 1300 | 0.0001 | - |
| 14.3617 | 1350 | 0.0001 | - |
| 14.8936 | 1400 | 0.0001 | - |
| 15.4255 | 1450 | 0.0 | - |
| 15.9574 | 1500 | 0.0 | - |
| 16.4894 | 1550 | 0.0 | - |
| 17.0213 | 1600 | 0.0 | - |
| 17.5532 | 1650 | 0.0 | - |
| 18.0851 | 1700 | 0.0 | - |
| 18.6170 | 1750 | 0.0 | - |
| 19.1489 | 1800 | 0.0 | - |
| 19.6809 | 1850 | 0.0 | - |
### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- SetFit: 1.1.0.dev0
- Sentence Transformers: 3.1.1
- Transformers: 4.46.1
- PyTorch: 2.4.0+cu121
- Datasets: 2.20.0
- Tokenizers: 0.20.0
## 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.*
--> |