mini1013 commited on
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429e693
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1 Parent(s): c021802

Push model using huggingface_hub.

Browse files
1_Pooling/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "word_embedding_dimension": 768,
3
+ "pooling_mode_cls_token": false,
4
+ "pooling_mode_mean_tokens": true,
5
+ "pooling_mode_max_tokens": false,
6
+ "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
7
+ "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
8
+ "pooling_mode_lasttoken": false,
9
+ "include_prompt": true
10
+ }
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,277 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ base_model: mini1013/master_domain
3
+ library_name: setfit
4
+ metrics:
5
+ - metric
6
+ pipeline_tag: text-classification
7
+ tags:
8
+ - setfit
9
+ - sentence-transformers
10
+ - text-classification
11
+ - generated_from_setfit_trainer
12
+ widget:
13
+ - text: 거래처선물 어른 직장상사추석선물 특별한 명절 설 아카시아꿀600g_백자_공단 청 보자기 와재트코퍼
14
+ - text: '[아리울떡공방] 굳지않는 아리울떡 베스트 1kg+1kg 골라잡기 06. 굳지않는 모듬 깨송편 1kg_09. 굳지않는 쑥개떡 1kg
15
+ 주식회사 아리울마켓'
16
+ - text: 빵또아 /붕어싸만코 6종 10+10+10개 골라담기 빵또아 /붕어싸만코 6종 10+10+10개 골_붕어싸만코 초코 10개_빵또아 초코쿠앤크
17
+ 10개+빵또아 초코쿠앤크 1 길미로지스
18
+ - text: 매그넘 아이스크림팩 클래식 3팩 더블 라즈베리팩 (88ml x3)_미니 팩 (55ml x6)_민트팩 (100ml x4) 유니레버코리아
19
+ (주)
20
+ - text: 크라운 C콘칲 70g/콘칩/스낵 농심_농심 감튀 레드칠리맛 60g 텍사스유통
21
+ inference: true
22
+ model-index:
23
+ - name: SetFit with mini1013/master_domain
24
+ results:
25
+ - task:
26
+ type: text-classification
27
+ name: Text Classification
28
+ dataset:
29
+ name: Unknown
30
+ type: unknown
31
+ split: test
32
+ metrics:
33
+ - type: metric
34
+ value: 0.7591020738115225
35
+ name: Metric
36
+ ---
37
+
38
+ # SetFit with mini1013/master_domain
39
+
40
+ 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.
41
+
42
+ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
43
+
44
+ 1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
45
+ 2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
46
+
47
+ ## Model Details
48
+
49
+ ### Model Description
50
+ - **Model Type:** SetFit
51
+ - **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
52
+ - **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
53
+ - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
54
+ - **Number of Classes:** 16 classes
55
+ <!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
56
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
57
+ <!-- - **License:** Unknown -->
58
+
59
+ ### Model Sources
60
+
61
+ - **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
62
+ - **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
63
+ - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
64
+
65
+ ### Model Labels
66
+ | Label | Examples |
67
+ |:------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
68
+ | 1.0 | <ul><li>'한진식품 호박 꿀맛나 쫀디기 100g 쫀드기튀김(버터구이오징어맛) (주)푸드원'</li><li>'추억의 불량식품 옛날 문방구 세계 과자 꾀돌이 25g 115_1IWE_오키오 망고 구미 80g 빅플랜터스'</li><li>'웰빙코리아 자색고구마칩 무설탕 2kg 대용량 업소용 웰빙코리아 자색고구마칩 2kg 오쎈'</li></ul> |
69
+ | 15.0 | <ul><li>'쁘띠첼 떠먹는 컵 과일젤리 밀감 포도 복숭아 파인애플 블루베리 딸기 화이트코코 210g 04.쁘띠첼 과일젤리포도 210G X 6EA 태산상사'</li><li>'Jell-O Cook Serve 초콜릿 무지방 푸딩 파이 필링 믹스 3.3온스(6개들이 팩) 시이부동'</li><li>'일본 KALDI 칼디 안닌도후 행인두부 미니 215g 3개 세트 MARI COMMERCE'</li></ul> |
70
+ | 11.0 | <ul><li>'트윅스 48.5g 까까무까 주식회사'</li><li>'해태 자유시간 36g/초코바 롯데 초에너지바 40g 단비마켓'</li><li>'초코무초 27g 까까무까 주식회사'</li></ul> |
71
+ | 8.0 | <ul><li>'휴럼 아임요 빙수용 콩고물 600g 팥빙수재료 콩가루 인절미 (주)오케이푸드'</li><li>'빙그레 요맘때 요거트 아이스크림 딸기콘 24개입 요맘때 플레인콘 24개 (주)빙그레'</li><li>'더위사냥 15+15개 외 파워캡뽕따폴라포탱크보이 골라담기 더위사냥 액티브커피 15개_파워캡 레드피치 15개 (주)씨제이이엔엠'</li></ul> |
72
+ | 3.0 | <ul><li>'제주 산지직송 택배 국내산팥 오메기떡 맛집 40개 한성오메기떡 쑥찰떡 제외 혼합40개 한성오메기떡'</li><li>'매일우유 아이스 크림떡 2종 2Box 골라담기 우유크림/인절미크림 각 6개입 총 12개입 인절미 6개+6개 오씨홀딩스'</li><li>'매일우유 아이스 크림떡 2종 3Box 골라담기 우유크림/인절미크림 총 18개입 인절미 12개+우유 6개 오씨홀딩스'</li></ul> |
73
+ | 5.0 | <ul><li>'트루블루 프로폴리스 캔디 마누카허니 800g 코스트코 포유마트'</li><li>'카수가이 시오아메 (소금사탕) [140g] 주식회사 두원에프엔에스'</li><li>'코스트코 벨기안 커피사탕 1.5kg 트레핀 벨기에 커피캔디 트레핀 벨기안 커피사탕 1.5kg 하람전자'</li></ul> |
74
+ | 7.0 | <ul><li>'헤이씨리 무설탕 프로틴 시리얼 다이어트 단백질 그래놀라 오리지널 400g 오리지널 주식회사 제로식품'</li><li>'동서식품 포스트 그래놀라 카카오 호두 510g 포스트 현미 오트밀 300g 주식회사 경일종합식품 케이마트몰'</li><li>'[리치스] 동서식품 그래놀라 1kg (주) 천지물산'</li></ul> |
75
+ | 13.0 | <ul><li>'루빵 가벼운 미니 스틱치즈케익 5입 1+1 얼그레이 5입_얼그레이 5입 웅진유통'</li><li>'[빠당] 글루텐프리 무설탕 치즈케이크 플레인 블루베리콤포트 빠당'</li><li>'베키아에누보 레어 프로마쥬 케이크 380g 냉동케익 시그니엘유통'</li></ul> |
76
+ | 4.0 | <ul><li>'코스트코 커클랜드 블루베리 베이글 샌드위치 식빵 냉동 빵 6개입 x 2봉지 1. 오전 10시 이전 주문 당일 구매 발송_1-6. 베이글 어니언+플레인 (12개입) 세븐토이(Seven Toy)'</li><li>'밀도 담백식빵 480g 1개 [누텔라잼 15g 3개 ] 이스터에그'</li><li>'코스트코 커클랜드 블루베리 베이글 샌드위치 식빵 냉동 빵 6개입 x 2봉지 2. 목/금 주문 월요일 구매 발송_1-3. 베이글 플레인+플레인 (12개입) 세븐토이(Seven Toy)'</li></ul> |
77
+ | 12.0 | <ul><li>'모리나가 제과 하이츄 프리미엄 백도맛 35g x10개 MARI COMMERCE'</li><li>'새콤달콤 스틱 5가지맛 29g X 20개 (포도 딸기 레모네이드 복숭아 블루베리소다) 새콤달콤 스틱 5가지맛 25개 푸드매니저'</li><li>'맛고을 유가엿 4kgx1봉지 주식회사 윤건축'</li></ul> |
78
+ | 9.0 | <ul><li>'청우식품 참깨전병, 350g, 4개 알라이'</li><li>'수제 오꼬시 쌀강정 보리강정 대용량 3kg 5kg 벌크포장 쌀 보리강정 혼합 벌크포장3kg 주식회사 시즌잇'</li><li>'녹두떡 6종 세트 화과자 계화수 중국 녹두케이크 녹두쿠키 샌드 옛날식 간식 월병 전통 구성D 퍼트레이드'</li></ul> |
79
+ | 14.0 | <ul><li>'2023년 국산 팝콘옥수수 500g 팝콘용옥수수 소화농장'</li><li>'미원 맛소금팝콘 고소짭짤한 봉지스낵과자안주 55g x 4개 주식회사 빌드업커머스'</li><li>'해승 맛나콘 300g ③ 해승 누룽지뻥 190g 파인'</li></ul> |
80
+ | 0.0 | <ul><li>'[공유관] 국민 어포 빠사삭 80g x 10봉지 [공유관] 국민 어포 빠사삭 80g × 10봉지 공유관 국민 어포 빠사삭 80g x 10봉 브리드킴에스'</li><li>'[인천 ] 마마스초이스 맛있게 구운 오징어채 250g 맥주안주 건오징어 인천시 남동구 논현동_확인했습니다. 스타일바이맘'</li><li>'사세 치킨텐더 1kg 냉동 제이에스토어'</li></ul> |
81
+ | 6.0 | <ul><li>'롯데 칸쵸 54g 낱개 주식회사 에스에이치몰'</li><li>'마켓오 치즈톡 달콤치즈맛 봉지스낵 80g x 1개 동행리테일'</li><li>'건강한 쿠키 믹스 500g (버터+아몬드+초코) 선물 세트 간식 벌크 틴케이스 플레인(버터) 유동부치아바타 주식회사'</li></ul> |
82
+ | 10.0 | <ul><li>'탑푸르트 베트남 탑후르츠 망고젤리 320g X 2봉 권석인'</li><li>'(무)롤업달곰 딸기맛56gX5개 제이커머스'</li><li>'베베토 미니믹스 900g 1개 대용량 어린이 간식 젤리 900g 갓재컴퍼니'</li></ul> |
83
+ | 2.0 | <ul><li>'졸음번쩍껌 톡톡!87gx3개 외 3종 02. 졸음번쩍껌 트윈 리필 105g_03. 졸음번쩍껌 울트라파워 용기 80g_03. 졸음번쩍껌 울트라파워 용기 80g (주)푸드조이'</li><li>'롯데제과 아라비카커피 26g x15 (주)장고유통'</li><li>'롯데 스피아민트껌 26g x 90개입(1박스)/ 주식회사 더커피몰'</li></ul> |
84
+
85
+ ## Evaluation
86
+
87
+ ### Metrics
88
+ | Label | Metric |
89
+ |:--------|:-------|
90
+ | **all** | 0.7591 |
91
+
92
+ ## Uses
93
+
94
+ ### Direct Use for Inference
95
+
96
+ First install the SetFit library:
97
+
98
+ ```bash
99
+ pip install setfit
100
+ ```
101
+
102
+ Then you can load this model and run inference.
103
+
104
+ ```python
105
+ from setfit import SetFitModel
106
+
107
+ # Download from the 🤗 Hub
108
+ model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_fd2")
109
+ # Run inference
110
+ preds = model("크라운 C콘칲 70g/콘칩/스낵 농심_농심 감튀 레드칠리맛 60g 텍사스유통")
111
+ ```
112
+
113
+ <!--
114
+ ### Downstream Use
115
+
116
+ *List how someone could finetune this model on their own dataset.*
117
+ -->
118
+
119
+ <!--
120
+ ### Out-of-Scope Use
121
+
122
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
123
+ -->
124
+
125
+ <!--
126
+ ## Bias, Risks and Limitations
127
+
128
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
129
+ -->
130
+
131
+ <!--
132
+ ### Recommendations
133
+
134
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
135
+ -->
136
+
137
+ ## Training Details
138
+
139
+ ### Training Set Metrics
140
+ | Training set | Min | Median | Max |
141
+ |:-------------|:----|:-------|:----|
142
+ | Word count | 3 | 9.9413 | 29 |
143
+
144
+ | Label | Training Sample Count |
145
+ |:------|:----------------------|
146
+ | 0.0 | 50 |
147
+ | 1.0 | 50 |
148
+ | 2.0 | 50 |
149
+ | 3.0 | 50 |
150
+ | 4.0 | 50 |
151
+ | 5.0 | 50 |
152
+ | 6.0 | 50 |
153
+ | 7.0 | 50 |
154
+ | 8.0 | 50 |
155
+ | 9.0 | 50 |
156
+ | 10.0 | 50 |
157
+ | 11.0 | 50 |
158
+ | 12.0 | 50 |
159
+ | 13.0 | 50 |
160
+ | 14.0 | 50 |
161
+ | 15.0 | 50 |
162
+
163
+ ### Training Hyperparameters
164
+ - batch_size: (512, 512)
165
+ - num_epochs: (20, 20)
166
+ - max_steps: -1
167
+ - sampling_strategy: oversampling
168
+ - num_iterations: 40
169
+ - body_learning_rate: (2e-05, 2e-05)
170
+ - head_learning_rate: 2e-05
171
+ - loss: CosineSimilarityLoss
172
+ - distance_metric: cosine_distance
173
+ - margin: 0.25
174
+ - end_to_end: False
175
+ - use_amp: False
176
+ - warmup_proportion: 0.1
177
+ - seed: 42
178
+ - eval_max_steps: -1
179
+ - load_best_model_at_end: False
180
+
181
+ ### Training Results
182
+ | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
183
+ |:-----:|:----:|:-------------:|:---------------:|
184
+ | 0.008 | 1 | 0.3892 | - |
185
+ | 0.4 | 50 | 0.3143 | - |
186
+ | 0.8 | 100 | 0.2068 | - |
187
+ | 1.2 | 150 | 0.0911 | - |
188
+ | 1.6 | 200 | 0.0471 | - |
189
+ | 2.0 | 250 | 0.0355 | - |
190
+ | 2.4 | 300 | 0.0285 | - |
191
+ | 2.8 | 350 | 0.0154 | - |
192
+ | 3.2 | 400 | 0.0138 | - |
193
+ | 3.6 | 450 | 0.0057 | - |
194
+ | 4.0 | 500 | 0.0105 | - |
195
+ | 4.4 | 550 | 0.0134 | - |
196
+ | 4.8 | 600 | 0.0075 | - |
197
+ | 5.2 | 650 | 0.0026 | - |
198
+ | 5.6 | 700 | 0.001 | - |
199
+ | 6.0 | 750 | 0.0003 | - |
200
+ | 6.4 | 800 | 0.0003 | - |
201
+ | 6.8 | 850 | 0.0003 | - |
202
+ | 7.2 | 900 | 0.0002 | - |
203
+ | 7.6 | 950 | 0.0002 | - |
204
+ | 8.0 | 1000 | 0.0003 | - |
205
+ | 8.4 | 1050 | 0.0001 | - |
206
+ | 8.8 | 1100 | 0.0001 | - |
207
+ | 9.2 | 1150 | 0.0001 | - |
208
+ | 9.6 | 1200 | 0.0001 | - |
209
+ | 10.0 | 1250 | 0.0002 | - |
210
+ | 10.4 | 1300 | 0.0001 | - |
211
+ | 10.8 | 1350 | 0.0001 | - |
212
+ | 11.2 | 1400 | 0.0001 | - |
213
+ | 11.6 | 1450 | 0.0001 | - |
214
+ | 12.0 | 1500 | 0.0001 | - |
215
+ | 12.4 | 1550 | 0.0001 | - |
216
+ | 12.8 | 1600 | 0.0001 | - |
217
+ | 13.2 | 1650 | 0.0001 | - |
218
+ | 13.6 | 1700 | 0.0001 | - |
219
+ | 14.0 | 1750 | 0.0005 | - |
220
+ | 14.4 | 1800 | 0.0001 | - |
221
+ | 14.8 | 1850 | 0.0001 | - |
222
+ | 15.2 | 1900 | 0.0001 | - |
223
+ | 15.6 | 1950 | 0.0001 | - |
224
+ | 16.0 | 2000 | 0.0001 | - |
225
+ | 16.4 | 2050 | 0.0001 | - |
226
+ | 16.8 | 2100 | 0.0001 | - |
227
+ | 17.2 | 2150 | 0.0001 | - |
228
+ | 17.6 | 2200 | 0.0001 | - |
229
+ | 18.0 | 2250 | 0.0001 | - |
230
+ | 18.4 | 2300 | 0.0001 | - |
231
+ | 18.8 | 2350 | 0.0001 | - |
232
+ | 19.2 | 2400 | 0.0001 | - |
233
+ | 19.6 | 2450 | 0.0001 | - |
234
+ | 20.0 | 2500 | 0.0 | - |
235
+
236
+ ### Framework Versions
237
+ - Python: 3.10.12
238
+ - SetFit: 1.1.0.dev0
239
+ - Sentence Transformers: 3.1.1
240
+ - Transformers: 4.46.1
241
+ - PyTorch: 2.4.0+cu121
242
+ - Datasets: 2.20.0
243
+ - Tokenizers: 0.20.0
244
+
245
+ ## Citation
246
+
247
+ ### BibTeX
248
+ ```bibtex
249
+ @article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
250
+ doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
251
+ url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
252
+ author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
253
+ keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
254
+ title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
255
+ publisher = {arXiv},
256
+ year = {2022},
257
+ copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
258
+ }
259
+ ```
260
+
261
+ <!--
262
+ ## Glossary
263
+
264
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
265
+ -->
266
+
267
+ <!--
268
+ ## Model Card Authors
269
+
270
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
271
+ -->
272
+
273
+ <!--
274
+ ## Model Card Contact
275
+
276
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
277
+ -->
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,29 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "mini1013/master_item_fd",
3
+ "architectures": [
4
+ "RobertaModel"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "bos_token_id": 0,
8
+ "classifier_dropout": null,
9
+ "eos_token_id": 2,
10
+ "gradient_checkpointing": false,
11
+ "hidden_act": "gelu",
12
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
13
+ "hidden_size": 768,
14
+ "initializer_range": 0.02,
15
+ "intermediate_size": 3072,
16
+ "layer_norm_eps": 1e-05,
17
+ "max_position_embeddings": 514,
18
+ "model_type": "roberta",
19
+ "num_attention_heads": 12,
20
+ "num_hidden_layers": 12,
21
+ "pad_token_id": 1,
22
+ "position_embedding_type": "absolute",
23
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
24
+ "torch_dtype": "float32",
25
+ "transformers_version": "4.46.1",
26
+ "type_vocab_size": 1,
27
+ "use_cache": true,
28
+ "vocab_size": 32000
29
+ }
config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "__version__": {
3
+ "sentence_transformers": "3.1.1",
4
+ "transformers": "4.46.1",
5
+ "pytorch": "2.4.0+cu121"
6
+ },
7
+ "prompts": {},
8
+ "default_prompt_name": null,
9
+ "similarity_fn_name": null
10
+ }
config_setfit.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "labels": null,
3
+ "normalize_embeddings": false
4
+ }
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:8b3c195b245d10af53145c8e609a4791f450bf88c05b777414b78052b2163a3f
3
+ size 442494816
model_head.pkl ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:aea6b16827c840a8f0b636953270c88dd276eeafa0b206afe0b3613bf554d93e
3
+ size 99367
modules.json ADDED
@@ -0,0 +1,14 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "idx": 0,
4
+ "name": "0",
5
+ "path": "",
6
+ "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
7
+ },
8
+ {
9
+ "idx": 1,
10
+ "name": "1",
11
+ "path": "1_Pooling",
12
+ "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
13
+ }
14
+ ]
sentence_bert_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "max_seq_length": 512,
3
+ "do_lower_case": false
4
+ }
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,51 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "bos_token": {
3
+ "content": "[CLS]",
4
+ "lstrip": false,
5
+ "normalized": false,
6
+ "rstrip": false,
7
+ "single_word": false
8
+ },
9
+ "cls_token": {
10
+ "content": "[CLS]",
11
+ "lstrip": false,
12
+ "normalized": false,
13
+ "rstrip": false,
14
+ "single_word": false
15
+ },
16
+ "eos_token": {
17
+ "content": "[SEP]",
18
+ "lstrip": false,
19
+ "normalized": false,
20
+ "rstrip": false,
21
+ "single_word": false
22
+ },
23
+ "mask_token": {
24
+ "content": "[MASK]",
25
+ "lstrip": false,
26
+ "normalized": false,
27
+ "rstrip": false,
28
+ "single_word": false
29
+ },
30
+ "pad_token": {
31
+ "content": "[PAD]",
32
+ "lstrip": false,
33
+ "normalized": false,
34
+ "rstrip": false,
35
+ "single_word": false
36
+ },
37
+ "sep_token": {
38
+ "content": "[SEP]",
39
+ "lstrip": false,
40
+ "normalized": false,
41
+ "rstrip": false,
42
+ "single_word": false
43
+ },
44
+ "unk_token": {
45
+ "content": "[UNK]",
46
+ "lstrip": false,
47
+ "normalized": false,
48
+ "rstrip": false,
49
+ "single_word": false
50
+ }
51
+ }
tokenizer.json ADDED
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tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,66 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "added_tokens_decoder": {
3
+ "0": {
4
+ "content": "[CLS]",
5
+ "lstrip": false,
6
+ "normalized": false,
7
+ "rstrip": false,
8
+ "single_word": false,
9
+ "special": true
10
+ },
11
+ "1": {
12
+ "content": "[PAD]",
13
+ "lstrip": false,
14
+ "normalized": false,
15
+ "rstrip": false,
16
+ "single_word": false,
17
+ "special": true
18
+ },
19
+ "2": {
20
+ "content": "[SEP]",
21
+ "lstrip": false,
22
+ "normalized": false,
23
+ "rstrip": false,
24
+ "single_word": false,
25
+ "special": true
26
+ },
27
+ "3": {
28
+ "content": "[UNK]",
29
+ "lstrip": false,
30
+ "normalized": false,
31
+ "rstrip": false,
32
+ "single_word": false,
33
+ "special": true
34
+ },
35
+ "4": {
36
+ "content": "[MASK]",
37
+ "lstrip": false,
38
+ "normalized": false,
39
+ "rstrip": false,
40
+ "single_word": false,
41
+ "special": true
42
+ }
43
+ },
44
+ "bos_token": "[CLS]",
45
+ "clean_up_tokenization_spaces": false,
46
+ "cls_token": "[CLS]",
47
+ "do_basic_tokenize": true,
48
+ "do_lower_case": false,
49
+ "eos_token": "[SEP]",
50
+ "mask_token": "[MASK]",
51
+ "max_length": 512,
52
+ "model_max_length": 512,
53
+ "never_split": null,
54
+ "pad_to_multiple_of": null,
55
+ "pad_token": "[PAD]",
56
+ "pad_token_type_id": 0,
57
+ "padding_side": "right",
58
+ "sep_token": "[SEP]",
59
+ "stride": 0,
60
+ "strip_accents": null,
61
+ "tokenize_chinese_chars": true,
62
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
63
+ "truncation_side": "right",
64
+ "truncation_strategy": "longest_first",
65
+ "unk_token": "[UNK]"
66
+ }
vocab.txt ADDED
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