akhooli commited on
Commit
ee97430
·
verified ·
1 Parent(s): 71187fb

Push model using huggingface_hub.

Browse files
Files changed (4) hide show
  1. README.md +77 -97
  2. config_setfit.json +2 -2
  3. model.safetensors +1 -1
  4. model_head.pkl +1 -1
README.md CHANGED
@@ -10,12 +10,12 @@ tags:
10
  - text-classification
11
  - generated_from_setfit_trainer
12
  widget:
13
- - text: ليه فاجعة؟ بس لإنو بجيب سيرة جبران باسيل؟ عم يدق بالزعيم؟
14
- - text: ديري بالك و خليكي صامدة و قومي افتحي التلفظيون و تابعي انتصارات جيشنا الباسل
15
- بسرعة بسرعة
16
- - text: يا باريس انت حمار ولا بتستحمر
17
- - text: حطموا أحلام جبران باسيل بالمساهمة بإعادة الإعمار
18
- - text: وكمان هالمرة أهل الغوطة ضربوا حالهن كيماوي؟
19
  inference: true
20
  model-index:
21
  - name: SetFit with akhooli/sbert_ar_nli_500k_ubc_norm
@@ -29,7 +29,7 @@ model-index:
29
  split: test
30
  metrics:
31
  - type: accuracy
32
- value: 0.8215962441314554
33
  name: Accuracy
34
  ---
35
 
@@ -61,17 +61,17 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i
61
  - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
62
 
63
  ### Model Labels
64
- | Label | Examples |
65
- |:---------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
66
- | negative | <ul><li>'نشرتكم مقابلة لوزير الخارجية اللبناني جبران باسيل مع سي أن أن تثير الجدل على منصات التواصل ما السبب؟'</li><li>'أود أن أسأل سماحتكم، كيف تحدد نوعية العلاقة أو ما هو تشخيصكم للعلاقة القائمة بينكم وبين الحليف ووزير الخارجية ورئيس...'</li><li>'انت عندك الصيغة الأولية شي'</li></ul> |
67
- | positive | <ul><li>'بتحط صورة بتقول السوري يضب غراضه ويرحل وبعدين بتقول ما في ضرورة لتغذية الحقد إنتي حمارة ولا عم تستحمري'</li><li>'مش جايي لعندك و على دولة الخلّفك و فيك تفل إذا مش عاجبك'</li><li>'العرب كلهم بدهم حرق وبس'</li></ul> |
68
 
69
  ## Evaluation
70
 
71
  ### Metrics
72
  | Label | Accuracy |
73
  |:--------|:---------|
74
- | **all** | 0.8216 |
75
 
76
  ## Uses
77
 
@@ -91,7 +91,7 @@ from setfit import SetFitModel
91
  # Download from the 🤗 Hub
92
  model = SetFitModel.from_pretrained("akhooli/setfit_ar_ubc_hs")
93
  # Run inference
94
- preds = model("يا باريس انت حمار ولا بتستحمر")
95
  ```
96
 
97
  <!--
@@ -123,17 +123,17 @@ preds = model("يا باريس انت حمار ولا بتستحمر")
123
  ### Training Set Metrics
124
  | Training set | Min | Median | Max |
125
  |:-------------|:----|:--------|:----|
126
- | Word count | 1 | 12.1725 | 52 |
127
 
128
  | Label | Training Sample Count |
129
  |:---------|:----------------------|
130
- | negative | 1978 |
131
  | positive | 2800 |
132
 
133
  ### Training Hyperparameters
134
  - batch_size: (32, 32)
135
  - num_epochs: (1, 1)
136
- - max_steps: 8000
137
  - sampling_strategy: undersampling
138
  - body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
139
  - head_learning_rate: 0.01
@@ -152,87 +152,67 @@ preds = model("يا باريس انت حمار ولا بتستحمر")
152
  ### Training Results
153
  | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
154
  |:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
155
- | 0.0003 | 1 | 0.283 | - |
156
- | 0.025 | 100 | 0.2635 | - |
157
- | 0.05 | 200 | 0.218 | - |
158
- | 0.075 | 300 | 0.1592 | - |
159
- | 0.1 | 400 | 0.1118 | - |
160
- | 0.125 | 500 | 0.0777 | - |
161
- | 0.15 | 600 | 0.0567 | - |
162
- | 0.175 | 700 | 0.0394 | - |
163
- | 0.2 | 800 | 0.03 | - |
164
- | 0.225 | 900 | 0.0212 | - |
165
- | 0.25 | 1000 | 0.0205 | - |
166
- | 0.275 | 1100 | 0.0172 | - |
167
- | 0.3 | 1200 | 0.0142 | - |
168
- | 0.325 | 1300 | 0.0098 | - |
169
- | 0.35 | 1400 | 0.0097 | - |
170
- | 0.375 | 1500 | 0.0064 | - |
171
- | 0.4 | 1600 | 0.0044 | - |
172
- | 0.425 | 1700 | 0.005 | - |
173
- | 0.45 | 1800 | 0.0034 | - |
174
- | 0.475 | 1900 | 0.0028 | - |
175
- | 0.5 | 2000 | 0.0034 | - |
176
- | 0.525 | 2100 | 0.0052 | - |
177
- | 0.55 | 2200 | 0.0041 | - |
178
- | 0.575 | 2300 | 0.0028 | - |
179
- | 0.6 | 2400 | 0.002 | - |
180
- | 0.625 | 2500 | 0.0015 | - |
181
- | 0.65 | 2600 | 0.0021 | - |
182
- | 0.675 | 2700 | 0.0032 | - |
183
- | 0.7 | 2800 | 0.0028 | - |
184
- | 0.725 | 2900 | 0.0017 | - |
185
- | 0.75 | 3000 | 0.0029 | - |
186
- | 0.775 | 3100 | 0.0018 | - |
187
- | 0.8 | 3200 | 0.0028 | - |
188
- | 0.825 | 3300 | 0.0014 | - |
189
- | 0.85 | 3400 | 0.002 | - |
190
- | 0.875 | 3500 | 0.001 | - |
191
- | 0.9 | 3600 | 0.0012 | - |
192
- | 0.925 | 3700 | 0.0007 | - |
193
- | 0.95 | 3800 | 0.0013 | - |
194
- | 0.975 | 3900 | 0.0011 | - |
195
- | 1.0 | 4000 | 0.0012 | - |
196
- | 1.025 | 4100 | 0.0013 | - |
197
- | 1.05 | 4200 | 0.0017 | - |
198
- | 1.075 | 4300 | 0.0013 | - |
199
- | 1.1 | 4400 | 0.0013 | - |
200
- | 1.125 | 4500 | 0.0008 | - |
201
- | 1.15 | 4600 | 0.0007 | - |
202
- | 1.175 | 4700 | 0.0008 | - |
203
- | 1.2 | 4800 | 0.0015 | - |
204
- | 1.225 | 4900 | 0.0017 | - |
205
- | 1.25 | 5000 | 0.0012 | - |
206
- | 1.275 | 5100 | 0.0008 | - |
207
- | 1.3 | 5200 | 0.001 | - |
208
- | 1.325 | 5300 | 0.0009 | - |
209
- | 1.35 | 5400 | 0.0008 | - |
210
- | 1.375 | 5500 | 0.0004 | - |
211
- | 1.4 | 5600 | 0.0014 | - |
212
- | 1.425 | 5700 | 0.001 | - |
213
- | 1.45 | 5800 | 0.0013 | - |
214
- | 1.475 | 5900 | 0.0009 | - |
215
- | 1.5 | 6000 | 0.0 | - |
216
- | 1.525 | 6100 | 0.0008 | - |
217
- | 1.55 | 6200 | 0.0003 | - |
218
- | 1.575 | 6300 | 0.0009 | - |
219
- | 1.6 | 6400 | 0.0007 | - |
220
- | 1.625 | 6500 | 0.0002 | - |
221
- | 1.65 | 6600 | 0.0008 | - |
222
- | 1.675 | 6700 | 0.0005 | - |
223
- | 1.7 | 6800 | 0.0005 | - |
224
- | 1.725 | 6900 | 0.0005 | - |
225
- | 1.75 | 7000 | 0.0004 | - |
226
- | 1.775 | 7100 | 0.001 | - |
227
- | 1.8 | 7200 | 0.0006 | - |
228
- | 1.825 | 7300 | 0.0003 | - |
229
- | 1.85 | 7400 | 0.0004 | - |
230
- | 1.875 | 7500 | 0.0002 | - |
231
- | 1.9 | 7600 | 0.0002 | - |
232
- | 1.925 | 7700 | 0.0001 | - |
233
- | 1.95 | 7800 | 0.0002 | - |
234
- | 1.975 | 7900 | 0.0002 | - |
235
- | 2.0 | 8000 | 0.0002 | - |
236
 
237
  ### Framework Versions
238
  - Python: 3.10.14
 
10
  - text-classification
11
  - generated_from_setfit_trainer
12
  widget:
13
+ - text: الوزير جبران باسيل الافضل لمحاربة الفساد
14
+ - text: صح بشار ابن كلب بس قليل اللي عم يعملوا بالسوريين شعب عرص منافق بلا ضمير بيكون
15
+ لاجئ بيصير بده يتطاول عللي مستضيفه
16
+ - text: التشكيك بصدق باسيل التشكيك بصدق السيد
17
+ - text: احترم مشايخنا يا قرد يا حقير يا نتن يا عفن يا كيس باطون
18
+ - text: حياة سندي مستشارة امين عام الامم المتحدة بان كي مون من عام مسلمة
19
  inference: true
20
  model-index:
21
  - name: SetFit with akhooli/sbert_ar_nli_500k_ubc_norm
 
29
  split: test
30
  metrics:
31
  - type: accuracy
32
+ value: 0.8509389671361502
33
  name: Accuracy
34
  ---
35
 
 
61
  - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
62
 
63
  ### Model Labels
64
+ | Label | Examples |
65
+ |:---------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
66
+ | positive | <ul><li>'اكبر متخلف عرفتو الدولة اللبنانية انت هيك عم تحرق دين العيش المشترك يا عنصري ولك اني كنت ايد الرئيس'</li><li>'انت بوق ايراني مجوسي رخيص سعرك كلفول السوداني'</li><li>'الكلب المتلك بيحب يحس حالو ضيع للاسف انت كلب بشار وحسن حارس رقم'</li></ul> |
67
+ | negative | <ul><li>'هههه قلن هيك لاصحابك هني عم بقسموها على حالن الحمدالله ما دخلنا بهالقمة يلي طلعت بالاخر كلها كرمال وديع'</li><li>'مما يعني انه كان أيضا'</li><li>'نحن طائفة تعشق الحق والحرية ولا تُحكم بالدكتاتورية'</li></ul> |
68
 
69
  ## Evaluation
70
 
71
  ### Metrics
72
  | Label | Accuracy |
73
  |:--------|:---------|
74
+ | **all** | 0.8509 |
75
 
76
  ## Uses
77
 
 
91
  # Download from the 🤗 Hub
92
  model = SetFitModel.from_pretrained("akhooli/setfit_ar_ubc_hs")
93
  # Run inference
94
+ preds = model("التشكيك بصدق باسيل التشك��ك بصدق السيد")
95
  ```
96
 
97
  <!--
 
123
  ### Training Set Metrics
124
  | Training set | Min | Median | Max |
125
  |:-------------|:----|:--------|:----|
126
+ | Word count | 1 | 12.2249 | 52 |
127
 
128
  | Label | Training Sample Count |
129
  |:---------|:----------------------|
130
+ | negative | 2002 |
131
  | positive | 2800 |
132
 
133
  ### Training Hyperparameters
134
  - batch_size: (32, 32)
135
  - num_epochs: (1, 1)
136
+ - max_steps: 6000
137
  - sampling_strategy: undersampling
138
  - body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
139
  - head_learning_rate: 0.01
 
152
  ### Training Results
153
  | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
154
  |:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
155
+ | 0.0003 | 1 | 0.3085 | - |
156
+ | 0.0333 | 100 | 0.261 | - |
157
+ | 0.0667 | 200 | 0.2069 | - |
158
+ | 0.1 | 300 | 0.1421 | - |
159
+ | 0.1333 | 400 | 0.098 | - |
160
+ | 0.1667 | 500 | 0.064 | - |
161
+ | 0.2 | 600 | 0.0494 | - |
162
+ | 0.2333 | 700 | 0.0335 | - |
163
+ | 0.2667 | 800 | 0.0236 | - |
164
+ | 0.3 | 900 | 0.0167 | - |
165
+ | 0.3333 | 1000 | 0.0126 | - |
166
+ | 0.3667 | 1100 | 0.0118 | - |
167
+ | 0.4 | 1200 | 0.0071 | - |
168
+ | 0.4333 | 1300 | 0.0069 | - |
169
+ | 0.4667 | 1400 | 0.007 | - |
170
+ | 0.5 | 1500 | 0.0056 | - |
171
+ | 0.5333 | 1600 | 0.0037 | - |
172
+ | 0.5667 | 1700 | 0.0029 | - |
173
+ | 0.6 | 1800 | 0.0046 | - |
174
+ | 0.6333 | 1900 | 0.0025 | - |
175
+ | 0.6667 | 2000 | 0.0021 | - |
176
+ | 0.7 | 2100 | 0.0021 | - |
177
+ | 0.7333 | 2200 | 0.0014 | - |
178
+ | 0.7667 | 2300 | 0.003 | - |
179
+ | 0.8 | 2400 | 0.0021 | - |
180
+ | 0.8333 | 2500 | 0.0012 | - |
181
+ | 0.8667 | 2600 | 0.0025 | - |
182
+ | 0.9 | 2700 | 0.0017 | - |
183
+ | 0.9333 | 2800 | 0.0035 | - |
184
+ | 0.9667 | 2900 | 0.0023 | - |
185
+ | 1.0 | 3000 | 0.0009 | - |
186
+ | 1.0333 | 3100 | 0.0009 | - |
187
+ | 1.0667 | 3200 | 0.001 | - |
188
+ | 1.1 | 3300 | 0.0003 | - |
189
+ | 1.1333 | 3400 | 0.0009 | - |
190
+ | 1.1667 | 3500 | 0.0005 | - |
191
+ | 1.2 | 3600 | 0.001 | - |
192
+ | 1.2333 | 3700 | 0.0005 | - |
193
+ | 1.2667 | 3800 | 0.0005 | - |
194
+ | 1.3 | 3900 | 0.0007 | - |
195
+ | 1.3333 | 4000 | 0.0004 | - |
196
+ | 1.3667 | 4100 | 0.0005 | - |
197
+ | 1.4 | 4200 | 0.0009 | - |
198
+ | 1.4333 | 4300 | 0.0006 | - |
199
+ | 1.4667 | 4400 | 0.0004 | - |
200
+ | 1.5 | 4500 | 0.0005 | - |
201
+ | 1.5333 | 4600 | 0.0006 | - |
202
+ | 1.5667 | 4700 | 0.0004 | - |
203
+ | 1.6 | 4800 | 0.0007 | - |
204
+ | 1.6333 | 4900 | 0.001 | - |
205
+ | 1.6667 | 5000 | 0.0003 | - |
206
+ | 1.7 | 5100 | 0.0005 | - |
207
+ | 1.7333 | 5200 | 0.0003 | - |
208
+ | 1.7667 | 5300 | 0.0004 | - |
209
+ | 1.8 | 5400 | 0.0002 | - |
210
+ | 1.8333 | 5500 | 0.0004 | - |
211
+ | 1.8667 | 5600 | 0.0003 | - |
212
+ | 1.9 | 5700 | 0.0001 | - |
213
+ | 1.9333 | 5800 | 0.0002 | - |
214
+ | 1.9667 | 5900 | 0.0004 | - |
215
+ | 2.0 | 6000 | 0.0003 | - |
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
216
 
217
  ### Framework Versions
218
  - Python: 3.10.14
config_setfit.json CHANGED
@@ -1,7 +1,7 @@
1
  {
 
2
  "labels": [
3
  "negative",
4
  "positive"
5
- ],
6
- "normalize_embeddings": false
7
  }
 
1
  {
2
+ "normalize_embeddings": false,
3
  "labels": [
4
  "negative",
5
  "positive"
6
+ ]
 
7
  }
model.safetensors CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:e42375eed335329c139303f78478df8964c0af125d04a7eee1d5ee7968090c65
3
  size 651387752
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:b4e9e6da3bda3490adf7c2a6efead3862c6df9d54b47c24173a1cdae52250918
3
  size 651387752
model_head.pkl CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:ab5c7f6844a83c48bbcff806d678d4d999d754df34798630ac86cc0080fba6b7
3
  size 7007
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:72bfee8d27b9d37ed79bf5a9b42cee0b66a71a42f6e4598bb4ea7f56c4185a7d
3
  size 7007