setfit safetensors roberta sentence-transformers text-classification generated_from_setfit_trainer arxiv:2209.11055 base_model:mini1013/master_domain base_model:finetune:mini1013/master_domain model-index region:us
---
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: 오뚜기 옛날 쇠고기죽 85g  (주) 식자재민족
- text: 오뚜기 맛있는 오뚜기밥 210g x 3개입  (주)푸드엔
- text: 햇반소프트밀 비비고 소고기죽 420g 외 35종 소프트밀 누룽지닭백숙 420g 다여기
- text: 오뚜기 전복죽 용기 285g/즉석죽/간편식 스프-보노_VONO 콘스프 55.8g 모두유통주식회사
- text: 꼴떡꼴떡 자체생산 학교앞 밀떡볶이 어묵포함 밀키트 2인분 일반떡2봉+어묵2봉+소스2봉_까르보나라 맛있는꼴떡꼴떡
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: 0.867680979418027
      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:** 21 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                                                                                                                                                                                                                 |
|:------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 15.0  | <ul><li>'청정원 카레여왕 망고바나나 108g 4_청정원 치즈코코넛 108g 고래인터내셔널'</li><li>'청정원 카레여왕 망고 앤 바나나 108g  주식회사 에이치제이인터내셔널'</li><li>'0212. 카레분말(매운맛) - 오뚜기1kg  베이킹도전'</li></ul>                                                             |
| 5.0   | <ul><li>'M&F 몬 월남쌈 사각 200g 16cm 라이스페이퍼  얌얌몰'</li><li>'몬 뉴 월남쌈 300g 원형 라이스페이퍼 16cm 베트남 월남쌈 재료 몬 현미 월남쌈(원형) 200g (주) 바른들식품농업회사법인'</li><li>'몬 월남쌈 원형 라이스페이퍼 200g 1개  coupang'</li></ul>                                     |
| 7.0   | <ul><li>'동원 더킹 크랩스 랍스터맛 오리지널 140g 6개 맛살 샐러드 초밥 스시 김밥용 2.더킹 크랩스 랍스터맛 140g x 6개 (주)에이알커머스'</li><li>'한성 저지방 크래미 180g x 2개입  (주)씨티케이이비전코리아'</li><li>'한성기업 해조칼슘 크래미F 1kg  제루통상'</li></ul>                                     |
| 10.0  | <ul><li>'폰타나 스위트콘 크림 수프 180g 03.그릴드 머쉬룸크림 수프180g-SPPSF 주식회사 삼공오공'</li><li>'오뚜기 양송이 스프 1kg  모아유통'</li><li>'오뚜기 양송이스프 80g(분말) 간편식 가루스프 즉석스프 외 4종 오뚜기 크림스프 80g(분말) 마켓위너'</li></ul>                                          |
| 3.0   | <ul><li>'동원 냉동 해물모듬완자 1kg  제이에이치'</li><li>'(맛나)잡채해물완자 1KG/(주)사조오양  두드림'</li><li>'삼양 모닝하임 동그랑땡 1kg 업소용 대용량 반찬 동그랑땡  금성식품 주식회사'</li></ul>                                                                                  |
| 0.0   | <ul><li>'한성 프리미엄 김밥재료세트 440g(5인분10줄)  포안'</li><li>'냉동 혼합야채 4종 1kg 볶음밥용 야채믹스 농우 냉동 옥수수알 1kg 주식회사 팜'</li><li>'한채원 껍질없는 구운감자 리얼미니 한입 통 감자 150g 리얼미니 구운감자 1팩 농업회사법인 한채원 주식회사'</li></ul>                                      |
| 16.0  | <ul><li>'동원 퀴진 더블치즈스틱 400g x 1개 아이스보냉백포장 오하'</li><li>'애슐리 스윗 콤보 치킨 (냉동) 460g 1개  엠에스 컨설팅'</li><li>'코코스 냉동 닭껍질 튀김 (1kg) 치킨 에어프라이어 (드라이아이스 포장) 05.(유통기한 24.06.22)버팔로봉1kg 잇츠컴퍼니'</li></ul>                                  |
| 4.0   | <ul><li>'cj 초간단 즐거운동행 미정당 쫄볶이 470g 혼밥 술안주 자취 탕비실 간식 야식  두칭구'</li><li>'미미네 국물떡볶이 9봉 + 눈꽃치즈 국물떡볶이 1봉 (총10봉)  브라이트컴퍼니'</li><li>'미미네 오리지널 국물떡볶이 6봉 오리지널 국물떡볶이/눈꽃치즈 국물떡볶이 각3봉 마일드스토어'</li></ul>                               |
| 20.0  | <ul><li>'만복당 대만 샌드위치 햄치즈(냉동) 8개세트 치즈 8입 (주)한국푸드본'</li><li>'한맥식품 직화그릴 더블버거 210g 5개 학생 간식 한맥식품 직화그릴 더블버거 210g 5개 현명한쇼핑'</li><li>'만복당 대만 샌드위치 햄치즈(냉동) 18개X5세트 = 총90개/개당1,650원 햄(18입X5세트) (주)한국푸드본'</li></ul>                |
| 11.0  | <ul><li>'어묵장인 박경도의 어묵탕 x10봉  바이투'</li><li>'영자어묵 오리지널 사각 꼬치 캠핑 부산 어묵 오뎅 오뎅탕 밀키트 350g(10개입)  주식회사 금진식품'</li><li>'삼호 부산 어묵 어묵채 1kg 잡채 김밥 볶음용 CJ씨푸드 삼호부산어묵 어묵채 1kg 주식회사 팜'</li></ul>                                         |
| 17.0  | <ul><li>'피자씨티 페스츄리도우 8인치(125g) 25매팩 2박스  피자씨티'</li><li>'한성 롤스틱 치즈 80g  주식회사 명일푸드'</li><li>'파파스 씬도우 10인치 15장 씬피자도우 4종 11인치(11월초입고예정) D.S글로벌비즈'</li></ul>                                                                  |
| 18.0  | <ul><li>'아워홈 버거 헌터 함박 스테이크 2인분 400g  (주)아워홈'</li><li>'삼양새아침 더블 함박스테이크 1kg  유한회사 365푸드'</li><li>'고기대신 식물성 베지 바베큐맛 미트볼 300g  주식회사 알티스트'</li></ul>                                                                          |
| 2.0   | <ul><li>'하림이닭 다이어트 탄단지 도시락 김치볶음밥과 비엔나소시지 210g 5팩 외 7종 귀리밥과 가라아게 210g 5팩 주식회사 하림'</li><li>'허닭 다이어트 냉동 도시락 210g 4종 4팩 다이어트 도시락 베이컨잡곡 4팩 주식회사 허닭'</li><li>'아워홈 온더고 소고기 오색비빔밥 310g 아워홈 온더고 로제파스타 미니함박290g 주식회사 은하'</li></ul> |
| 19.0  | <ul><li>'고메 통모짜 크리스피 핫도그 340g 3개 총 12입  라이프스마트'</li><li>'Chefood 우유핫도그 70gx20개 우유핫도그 70gx10개 우유핫도그 70gx10개_우유핫도그 70gx10개 용진건재'</li><li>'하림 스위트 핫도그 1kg 닭가슴살핫도그 450g 성원종합유통'</li></ul>                                    |
| 14.0  | <ul><li>'비비고 김치치즈 주먹밥 500Gx3개  미루시스템'</li><li>'네이처엠 현미밥 150g X 24개 미동의 제이엠세일즈'</li><li>'384369 오뚜기 맛있는 오뚜기밥 200g 3개 /즉석밥/컵밥/햇반/간편밥/휴대용 오뚜기 진비빔면 159g 4개 (1봉지) /멀 제이엠무역'</li></ul>                                        |
| 12.0  | <ul><li>'[2+1 골라담기] 동원 양반 전복죽 420g 총 3개 외 9종 [2+1] 양반 참치죽 420g 총3개 (주)에이알커머스'</li><li>'동원 양반죽 쇠고기죽 파우치 외3종 양반볶음김치 비에이'</li><li>'동원 양반죽 참치 285g 동원양반죽_참치 대제종합물류센터'</li></ul>                                              |
| 13.0  | <ul><li>'장사의신 내장탕 750g  장사의 신 컴퍼니'</li><li>'소문난 비비고 돼지고기김치찌개 460g CJ제일제당 간편식 요리레시피 감칠맛업 홈파티음식 캠핑요리 집밥  에스더블유디자인'</li><li>'명장 김치찌개 김치찜 250g 2개입 8개입 주식회사라이프키친'</li></ul>                                                  |
| 6.0   | <ul><li>'CJ 간편요리 간편식 밀키트 비비고 깻잎고기만두400gx2 전골 라면 술안주 반찬  서화tc'</li><li>'CJ 간편요리 간편식 밀키트 비비고 청양고기만두 400gx2 전골 라면 술안주 반찬  서화tc'</li><li>'CJ [식물성]비비고 밥반찬 플랜테이블왕교자 385g 즉석 간단 간편요리 나혼산 혼밥 엄마밥  인영'</li></ul>                 |
| 9.0   | <ul><li>'삼립 참치마요 스쿱 샐러드 700G 아이스박스포장 에이알비'</li><li>'샐러드미인 대용량 에그포테이토 샐러드 토핑 1kg 콘버터 1kg 엠디에스마케팅 주식회사'</li><li>'피코크 에그 포테이토 샐러드 500g x 1개 종이박스포장 에이알비'</li></ul>                                                          |
| 1.0   | <ul><li>'국내산 수제 현미누룽지 검정깨누룽지 1봉 주식회사 우리곡간'</li><li>'비알푸드 숭늉이 구수한 가마솥 누아미 누룽지 350g 비알푸드 누아미누룽지팝 50gX3봉 드림스토어'</li><li>'가화푸드 지평선 현미누룽지 150g x 10개입 김제평야 햅쌀 국내산 현미  가화푸드'</li></ul>                                         |
| 8.0   | <ul><li>'마라 곤약 마라맛 곤약 매운맛 간식 중국 향라맛 향라2 쑤안라1 라비엔또'</li><li>'도토리건조묵 100gx2  바니스타일'</li><li>'도토리묵가루 500gx1  바니스타일'</li></ul>                                                                                               |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Metric |
|:--------|:-------|
| **all** | 0.8677 |

## 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_fd4")
# Run inference
preds = model("오뚜기 옛날 쇠고기죽 85g  (주) 식자재민족")
```

<!--
### 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   | 9.5276 | 26  |

| 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                    |
| 12.0  | 50                    |
| 13.0  | 50                    |
| 14.0  | 50                    |
| 15.0  | 50                    |
| 16.0  | 50                    |
| 17.0  | 50                    |
| 18.0  | 50                    |
| 19.0  | 50                    |
| 20.0  | 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0061  | 1    | 0.4265        | -               |
| 0.3030  | 50   | 0.3323        | -               |
| 0.6061  | 100  | 0.234         | -               |
| 0.9091  | 150  | 0.1134        | -               |
| 1.2121  | 200  | 0.0641        | -               |
| 1.5152  | 250  | 0.0509        | -               |
| 1.8182  | 300  | 0.0435        | -               |
| 2.1212  | 350  | 0.0309        | -               |
| 2.4242  | 400  | 0.0191        | -               |
| 2.7273  | 450  | 0.0163        | -               |
| 3.0303  | 500  | 0.0215        | -               |
| 3.3333  | 550  | 0.0161        | -               |
| 3.6364  | 600  | 0.024         | -               |
| 3.9394  | 650  | 0.006         | -               |
| 4.2424  | 700  | 0.0116        | -               |
| 4.5455  | 750  | 0.0061        | -               |
| 4.8485  | 800  | 0.0025        | -               |
| 5.1515  | 850  | 0.001         | -               |
| 5.4545  | 900  | 0.0003        | -               |
| 5.7576  | 950  | 0.0002        | -               |
| 6.0606  | 1000 | 0.0002        | -               |
| 6.3636  | 1050 | 0.0001        | -               |
| 6.6667  | 1100 | 0.0002        | -               |
| 6.9697  | 1150 | 0.0002        | -               |
| 7.2727  | 1200 | 0.0001        | -               |
| 7.5758  | 1250 | 0.0001        | -               |
| 7.8788  | 1300 | 0.0001        | -               |
| 8.1818  | 1350 | 0.0001        | -               |
| 8.4848  | 1400 | 0.0001        | -               |
| 8.7879  | 1450 | 0.0001        | -               |
| 9.0909  | 1500 | 0.0001        | -               |
| 9.3939  | 1550 | 0.0001        | -               |
| 9.6970  | 1600 | 0.0001        | -               |
| 10.0    | 1650 | 0.0001        | -               |
| 10.3030 | 1700 | 0.0001        | -               |
| 10.6061 | 1750 | 0.0001        | -               |
| 10.9091 | 1800 | 0.0001        | -               |
| 11.2121 | 1850 | 0.0001        | -               |
| 11.5152 | 1900 | 0.0001        | -               |
| 11.8182 | 1950 | 0.0001        | -               |
| 12.1212 | 2000 | 0.0001        | -               |
| 12.4242 | 2050 | 0.0001        | -               |
| 12.7273 | 2100 | 0.0001        | -               |
| 13.0303 | 2150 | 0.0001        | -               |
| 13.3333 | 2200 | 0.0001        | -               |
| 13.6364 | 2250 | 0.0001        | -               |
| 13.9394 | 2300 | 0.0001        | -               |
| 14.2424 | 2350 | 0.0           | -               |
| 14.5455 | 2400 | 0.0           | -               |
| 14.8485 | 2450 | 0.0001        | -               |
| 15.1515 | 2500 | 0.0           | -               |
| 15.4545 | 2550 | 0.0001        | -               |
| 15.7576 | 2600 | 0.0           | -               |
| 16.0606 | 2650 | 0.0           | -               |
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| 16.9697 | 2800 | 0.0001        | -               |
| 17.2727 | 2850 | 0.0001        | -               |
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### 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}
}
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*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
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