diff --git "a/README.md" "b/README.md" --- "a/README.md" +++ "b/README.md" @@ -1,27 +1,27 @@ --- -base_model: klue/roberta-base -library_name: setfit -metrics: -- accuracy -pipeline_tag: text-classification tags: - setfit - sentence-transformers - text-classification - generated_from_setfit_trainer widget: -- text: 아덴 그린티 허니 드럽스 바디크림 100ml /박스정품 (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 바디크림 -- text: 오를리 ORLY 네일트리션 손톱 강화제 11ml 단품 LotteOn > 뷰티 > 네일케어 > 일반네일 LotteOn > 뷰티 > 네일케어 - > 일반네일 > 일반네일리무버 -- text: 려 우아채 멋내기 새치크림 염색약 x2개 /6종중 선택/무료배송 려 우아채 염색약 4N짙은갈색 x2 (#M)11st>헤어케어>염색약>새치용염색약 - 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 염색약 -- text: 밀본 염색약 산화제O 새치 커버 올디브 보떼 어딕시 세치 셀프뿌리 일본 바르는 착한 염색약 올디브 트렌드컬러_헬시 시나몬 13-hCN(산O) - 홈>화장품/미용>헤어스타일링>염색약;(#M)홈>☆염색&탈색약☆ Naverstore > 화장품/미용 > 헤어스타일링 > 염색약 -- text: 스노우 페어리 1000g - 샤워 젤/바디 워시 (크리스마스) MinSellAmount (#M)바디/헤어>바디케어>바디클렌저 Gmarket - > 뷰티 > 바디/헤어 > 바디케어 > 바디클렌저 +- text: 이니스프리 노세범 미네랄 파우더 2개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>베이스 메이크업>파우더/파우더팩트 Coupang > 뷰티 > 로드샵 + > 메이크업 > 베이스 메이크업 > 파우더/파우더팩트 +- text: 화장품 명품 차스킨 멀티밤 9g 미백 주름개선 2중기 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩 > 마사지크림/젤 LotteOn + > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩 > 마사지크림/젤 +- text: 헤라 메이크업 픽서 (110ml) LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트 +- text: 포먼트 젤네일 P.4 페탈로지 × 1개 LotteOn > 뷰티 > 네일 > 네일관리기기 > 젤네일램프 LotteOn > 뷰티 > 네일 + > 네일관리기기 > 젤네일램프 +- text: 실크테라피 3D 볼류마이징 에센스 매니아구성(150ml 6개 + 60ml 1개) MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어에센스 + Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어에센스 +metrics: +- accuracy +pipeline_tag: text-classification +library_name: setfit inference: true +base_model: mini1013/master_domain model-index: -- name: SetFit with klue/roberta-base +- name: SetFit with mini1013/master_domain results: - task: type: text-classification @@ -32,13 +32,13 @@ model-index: split: test metrics: - type: accuracy - value: 0.9605690320396106 + value: 0.9741772986555503 name: Accuracy --- -# SetFit with klue/roberta-base +# 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 [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. +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: @@ -49,7 +49,7 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i ### Model Description - **Model Type:** SetFit -- **Sentence Transformer body:** [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base) +- **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:** 14 classes @@ -64,29 +64,29 @@ 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 | -|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| -| 11 | | -| 13 | | -| 10 | | -| 1 | | -| 4 | | -| 3 | | -| 8 | | -| 9 | | -| 7 | | -| 5 | | -| 2 | | -| 6 | | -| 12 | | -| 0 | | +| Label | Examples | +|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| +| 5 | | +| 4 | | +| 11 | | +| 6 | | +| 8 | | +| 9 | | +| 1 | | +| 7 | | +| 13 | | +| 12 | | +| 2 | | +| 0 | | +| 10 | | +| 3 | | ## Evaluation ### Metrics | Label | Accuracy | |:--------|:---------| -| **all** | 0.9606 | +| **all** | 0.9742 | ## Uses @@ -106,7 +106,7 @@ from setfit import SetFitModel # Download from the 🤗 Hub model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_main_item_top_bt") # Run inference -preds = model("아덴 그린티 허니 드럽스 바디크림 100ml /박스정품 (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 바디케어 > 바디크림") +preds = model("헤라 메이크업 픽서 (110ml) LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트") ```