File size: 15,307 Bytes
928ea9c |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 |
---
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: ipTIME AX3000M WiFi 6 기가비트 와이파이 공유기 메시 무선 유무선 인터넷 애플준웍스
- text: 솔텍 SFC200-SCSW/A 광 컨버터 싱글모드 WDM 1코어 파워네트정보통신(주)
- text: 7102KVM-4K (주)이지넷유비쿼터스
- text: 아이피타임 데스크탑 무선 랜카드 PCI-E Wi-Fi 6 기가 인터넷 와이파이 수신기 11AX 3000PX 주식회사 디앤에스티
- text: '[공식 인증 판매점] IPTIME EFM네트웍스 아이피타임 Extender-A3MU WiFi 와이파이 듀얼밴드 무선AP 증폭기 확장기 (주)거북선비젼'
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: 0.9336257647466236
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:** 16 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 |
|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 15 | <ul><li>'이지넷 NEXT-AV2303 HDMI to AV 오디오 추출기 [KF] 주식회사 케이에프컴퍼니'</li><li>'이지넷유비쿼터스 넥스트 NEXT-2000GSCS 디메이드 (DMADE)'</li><li>'ATEN UC3002A C타입 to VGA 변환 컨버터 레알몰'</li></ul> |
| 5 | <ul><li>'티피링크 TL-SM331T RJ45 SFP+ 지원 변환 TX모듈 광모듈 케이브몰'</li><li>'대흥정보기술 SPARROW SFP-1G-RJ45 광모듈 컴튜브 주식회사'</li><li>'티피링크 SM321B-2 주식회사 동행하기'</li></ul> |
| 4 | <ul><li>'MBF) RJ-45 커넥터 CAT5E UTP 투명 100개 MBF-RJ45 교이노베이션'</li><li>'w 넥스트 NEXT-RJ45 CAT.5e 모듈러 커넥터 (100개) (주)원영씨앤씨'</li><li>'Coms 커플러(RJ45) I형 8P8C BT228 (주)라니아씨앤씨'</li></ul> |
| 2 | <ul><li>'KM-021N USB3.0 KM 데이터 통신 컨버터(키보드/마우스 공유) 서준전자'</li><li>'USB3.0 KM LINK 케이블 JUC500 우노'</li><li>'NEXT-JUC500 USB 3.0 KM 스위치 Windows-Android 키보드&마우스 공유, 파일 공유 주식회사 토다스(todas Co., Ltd)'</li></ul> |
| 12 | <ul><li>'EFM ipTIME BT53XR 품위 주식회사 품위'</li><li>'크리에이티브 BT-W3 초록샵'</li><li>'[NEXI] NX1420 블루투스 V5.4 동글(NX-BT54) (주)클루웨어'</li></ul> |
| 3 | <ul><li>'IPTIME A3008-MU 기가 유무선 공유기 인터넷 와이파이 식당 매장 가정용 사무실 원룸 김윤자'</li><li>'(EFM) IPTIME RING-MINI2 AC1300 MU-MIMO WI-FI Mesh ㅅ 드림체이서'</li><li>'넥스트유 듀얼 밴드 무선 WiFi 확장기 NEXT-1204AC-AP (주)이지넷유비쿼터스'</li></ul> |
| 8 | <ul><li>'이지넷유비쿼터스 넥스트 NEXT-3100K EX 와이지컴퍼니'</li><li>'티피링크 Archer T4U Plus 주식회사 영은정보'</li><li>'EFM ipTIME A3000U 무선랜카드 (주)위젤'</li></ul> |
| 10 | <ul><li>'[랜장비] NST NSB-200 ADSL 랜모뎀 전화선으로 1Km (13/26Mbps) (주)랜장비'</li><li>'(IPD) NST 엔에스티정보통신 NSB-200 ADSL 랜모뎀 전화선으로 1Km (NSB-1000, NSB-260 후속모델) (주)아이피드림'</li><li>'엔에스티정보통신 NSB-200 모뎀 (주)원영씨앤씨'</li></ul> |
| 7 | <ul><li>'MikroTik 마이크로틱 L009UiGS-RM 방화벽 Router 컴튜브 주식회사'</li><li>'w 티피링크 TP-LINK ER7412-M2 라우터 (주)원영씨앤씨'</li><li>'MikroTik 마이크로틱 L009UiGS-RM 라우터 태성에프앤비(주)'</li></ul> |
| 14 | <ul><li>'EFM ipTIME 아이피타임 N007 안테나 (주)엠티에프시스템'</li><li>'ipTIME N007 외장형 N타입 안테나 듀얼밴드 5G 2.4G 7dbi 케이블길이 약1.5M 무상보증 1년 / 주말영업 / 방문수령 가능 / 재고보유 (주)티오피컴'</li><li>'이에프엠 ipTIME N007 무선안테나 연장안테나 (주)엘제이컴퍼니'</li></ul> |
| 1 | <ul><li>'NEXTU NEXT-1020KVM-IP 에스앤와이'</li><li>'ATEN KL1516AM 17인치 16포트 Cat 5 듀얼레일 LCD KVM 스위치 (주)아이웍스'</li><li>'에이텐 KE8950T KVM over IP 매트릭스 시스템 (수신기) 1년 보증연장 (주)퍼니케이블'</li></ul> |
| 13 | <ul><li>'아이피타임 ipTIME H705 스위치허브 에스온코리아 주식회사'</li><li>'아이피타임 H705 스위칭허브 컴온씨앤씨(주)'</li><li>'아이피타임 H6008 8포트 기가비트 스위치허브 (주)엠티에프시스템'</li></ul> |
| 6 | <ul><li>'NEXT-868LTT /랜테스터기 UTP/동축라인길이/케이블탐지 (주)엘제이컴퍼니'</li><li>'인네트워크 탐지용 멀티 테스터기IN-468R 디메이드 (DMADE)'</li><li>'MBF T1 분리형 랜테스터기 조은 정보'</li></ul> |
| 9 | <ul><li>'이지넷 산업용 POE+ 리피터 NEXT-POE201EX 최대300M/RJ-45 [KF] 주식회사 케이에프컴퍼니'</li><li>'이지넷유비쿼터스 넥스트 산업용 USB 2.0 리피터 50m (NEXT-USB404) 주식회사 조이쿨'</li><li>'넥시 HDMI 리피터 송수신기 세트 50M NX-HR50 NX509 하나샵'</li></ul> |
| 11 | <ul><li>'[랜장비] NST NSB-230S SDSL 랜모뎀, 모뎀에서 전화선으로 최대 4.5km 까지 데이타 전송 (주)랜장비'</li><li>'(IPD) NST 엔에스티정보통신 NSB-230S SDSL 랜모뎀, 모뎀에서 전화선으로 최대 4.5km 까지 데이타 전송 (주)아이피드림'</li><li>'TL-POE10R 티피링크 [PoE 스플리터] 1000Mbps IEEE 802.3af 전압 조절스위치 5V 9V 12V 선택 가능 전송거리 100M 지원 비전네트워크'</li></ul> |
| 0 | <ul><li>'EFM ipTIME Ring-AX 무선확장기 디에스큐브스토어'</li><li>'1300K 유무선공유기 AX1800 빔포밍 MU MIMO 기가비트 듀얼밴드 [0001]단일상품 CJONSTYLE'</li><li>'ipTIME Ring-AX WiFi 6 PoE 무선AP 기가 메시 와이파이확장기 증폭기 중계기 애플준웍스'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Metric |
|:--------|:-------|
| **all** | 0.9336 |
## 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_el5")
# Run inference
preds = model("7102KVM-4K (주)이지넷유비쿼터스")
```
<!--
### 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 | 3 | 8.8470 | 24 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0 | 4 |
| 1 | 50 |
| 2 | 26 |
| 3 | 50 |
| 4 | 50 |
| 5 | 50 |
| 6 | 50 |
| 7 | 32 |
| 8 | 50 |
| 9 | 50 |
| 10 | 6 |
| 11 | 3 |
| 12 | 50 |
| 13 | 50 |
| 14 | 50 |
| 15 | 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0102 | 1 | 0.4967 | - |
| 0.5102 | 50 | 0.3039 | - |
| 1.0204 | 100 | 0.1904 | - |
| 1.5306 | 150 | 0.0492 | - |
| 2.0408 | 200 | 0.0328 | - |
| 2.5510 | 250 | 0.0146 | - |
| 3.0612 | 300 | 0.0101 | - |
| 3.5714 | 350 | 0.0137 | - |
| 4.0816 | 400 | 0.0023 | - |
| 4.5918 | 450 | 0.0002 | - |
| 5.1020 | 500 | 0.0001 | - |
| 5.6122 | 550 | 0.0001 | - |
| 6.1224 | 600 | 0.0037 | - |
| 6.6327 | 650 | 0.0001 | - |
| 7.1429 | 700 | 0.0001 | - |
| 7.6531 | 750 | 0.0001 | - |
| 8.1633 | 800 | 0.0039 | - |
| 8.6735 | 850 | 0.0039 | - |
| 9.1837 | 900 | 0.002 | - |
| 9.6939 | 950 | 0.0007 | - |
| 10.2041 | 1000 | 0.0001 | - |
| 10.7143 | 1050 | 0.0001 | - |
| 11.2245 | 1100 | 0.0001 | - |
| 11.7347 | 1150 | 0.0 | - |
| 12.2449 | 1200 | 0.0 | - |
| 12.7551 | 1250 | 0.0002 | - |
| 13.2653 | 1300 | 0.0001 | - |
| 13.7755 | 1350 | 0.0001 | - |
| 14.2857 | 1400 | 0.0 | - |
| 14.7959 | 1450 | 0.0 | - |
| 15.3061 | 1500 | 0.0002 | - |
| 15.8163 | 1550 | 0.0 | - |
| 16.3265 | 1600 | 0.0001 | - |
| 16.8367 | 1650 | 0.0023 | - |
| 17.3469 | 1700 | 0.0 | - |
| 17.8571 | 1750 | 0.0001 | - |
| 18.3673 | 1800 | 0.0001 | - |
| 18.8776 | 1850 | 0.0 | - |
| 19.3878 | 1900 | 0.0 | - |
| 19.8980 | 1950 | 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.*
--> |