diff --git "a/README.md" "b/README.md" --- "a/README.md" +++ "b/README.md" @@ -10,11 +10,11 @@ tags: - text-classification - generated_from_setfit_trainer widget: -- text: 아이오페 프로 필링 소프트 젤 100ml 아이오페 프로 필링 소프트 젤 1 에이티씨무역 -- text: 크리넥스 버블 항균 핸드워시 리필(힐링그린) (450ML) 롯데마트몰 -- text: 뉴스킨 선라이트 수퍼 데일리 SPF50+ PA++++ 다함 -- text: '[대용량] 라네즈 크림 스킨 퀵 스킨 팩 100매(140ml) 피부진정 보습 (주)아모레퍼시픽' -- text: 맥 - 파우더 키스 립스틱 316 디보티드투칠리 메타드림샵 +- text: 일리윤 프레쉬 모이스춰 바디워시 500ml 6개/무배 바디케어 바디워시 바디클렌저 +- text: '이니스프리 인텐시브 롱래스팅 선스크린50ml1336856 11 50ml x 1개1336856 11 ' +- text: '[쿤달] 데일리 모이스처라이징 라이트 바디로션 500ml 베이비파우더 뷰티 바디케어 바디로션' +- text: 이니스프리 포레스트 포어 케어 올인원 에센스 100mL 뷰티 남성화장품 남성 스킨케어 남성스킨 +- text: 랑콤 - 압솔뤼 루즈 루비 크림 364 뷰티 메이크업 립메이크업 립스틱 inference: true model-index: - name: SetFit with klue/roberta-base @@ -28,7 +28,7 @@ model-index: split: test metrics: - type: accuracy - value: 0.8283384473120088 + value: 0.835 name: Accuracy --- @@ -60,115 +60,115 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit) ### Model Labels -| Label | Examples | -|:------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| -| 88 | | -| 83 | | -| 74 | | -| 19 | | -| 94 | | -| 96 | | -| 28 | | -| 78 | | -| 72 | | -| 59 | | -| 3 | | -| 56 | | -| 73 | | -| 9 | | -| 26 | | -| 25 | | -| 20 | | -| 61 | | -| 64 | | -| 85 | | -| 80 | | -| 68 | | -| 21 | | -| 49 | | -| 82 | | -| 0 | | -| 10 | | -| 97 | | -| 60 | | -| 62 | | -| 37 | | -| 24 | | -| 2 | | -| 65 | | -| 53 | | -| 6 | | -| 41 | | -| 46 | | -| 16 | | -| 70 | | -| 18 | | -| 17 | | -| 39 | | -| 27 | | -| 84 | | -| 81 | | -| 75 | | -| 32 | | -| 98 | | -| 95 | | -| 36 | | -| 33 | | -| 44 | | -| 1 | | -| 31 | | -| 52 | | -| 38 | | -| 40 | | -| 63 | | -| 50 | | -| 86 | | -| 79 | | -| 57 | | -| 42 | | -| 23 | | -| 69 | | -| 14 | | -| 55 | | -| 66 | | -| 89 | | -| 93 | | -| 45 | | -| 11 | | -| 13 | | -| 12 | | -| 90 | | -| 4 | | -| 22 | | -| 67 | | -| 15 | | -| 8 | | -| 76 | | -| 48 | | -| 91 | | -| 92 | | -| 71 | | -| 34 | | -| 30 | | -| 47 | | -| 77 | | -| 43 | | -| 58 | | -| 54 | | -| 87 | | -| 51 | | -| 29 | | -| 35 | | -| 5 | | -| 99 | | -| 7 | | +| Label | Examples | +|:------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| +| 30 | | +| 23 | | +| 67 | | +| 76 | | +| 12 | | +| 1 | | +| 56 | | +| 77 | | +| 44 | | +| 43 | | +| 75 | | +| 71 | | +| 18 | | +| 84 | | +| 14 | | +| 26 | | +| 9 | | +| 50 | | +| 97 | | +| 58 | | +| 61 | | +| 94 | | +| 79 | | +| 13 | | +| 53 | | +| 24 | | +| 62 | | +| 45 | | +| 81 | | +| 6 | | +| 33 | | +| 57 | | +| 54 | | +| 7 | | +| 59 | | +| 99 | | +| 69 | | +| 29 | | +| 83 | | +| 66 | | +| 87 | | +| 5 | | +| 95 | | +| 64 | | +| 86 | | +| 42 | | +| 21 | | +| 98 | | +| 17 | | +| 96 | | +| 91 | | +| 32 | | +| 72 | | +| 73 | | +| 28 | | +| 11 | | +| 82 | | +| 63 | | +| 49 | | +| 34 | | +| 80 | | +| 78 | | +| 51 | | +| 60 | | +| 90 | | +| 36 | | +| 4 | | +| 22 | | +| 41 | | +| 68 | | +| 85 | | +| 15 | | +| 55 | | +| 89 | | +| 10 | | +| 88 | | +| 39 | | +| 40 | | +| 2 | | +| 37 | | +| 8 | | +| 70 | | +| 19 | | +| 74 | | +| 0 | | +| 65 | | +| 93 | | +| 48 | | +| 46 | | +| 52 | | +| 38 | | +| 3 | | +| 35 | | +| 31 | | +| 47 | | +| 92 | | +| 20 | | +| 27 | | +| 16 | | +| 25 | | ## Evaluation ### Metrics | Label | Accuracy | |:--------|:---------| -| **all** | 0.8283 | +| **all** | 0.835 | ## Uses @@ -188,7 +188,7 @@ from setfit import SetFitModel # Download from the 🤗 Hub model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_item_bt_test_org") # Run inference -preds = model("맥 - 파우더 키스 립스틱 316 디보티드투칠리 메타드림샵") +preds = model("일리윤 프레쉬 모이스춰 바디워시 500ml 6개/무배 바디케어 바디워시 바디클렌저") ```