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---
base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
library_name: setfit
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: Pasivo ahorro y retiro job mejor atención y disponibilidad
- text: Detractor ahorro y retiro ahorro y retiro premium La atenció telefónica no
es buena solo habla una maquina y nunca responde una persona para que le ayude
a uno y poder expresar lo que se necesita.
- text: Detractor gestión patrimonial alto perfil Difícil hacer una gestión por la
página. No he podido retirar un saldo porque no llevo carta y no me dicen qué
hacer si esa empresa ya no existe
- text: Detractor ahorro y retiro dynamic top POrque tengo una inversion y hace tiempo
que no se contacta mi asesor conmigo, le escribí un correo hace unos días y no
me contestó, cambie de celular y no he podido actiualizarlo, estoy buscando como
sacar mi dinero de alla, por la mala experiencia.
- text: Detractor ahorro y retiro pensionado Empecé el proceso en****, y terminé consiguiéndolo
en el****, me dejé en el camino más de 250€ en llamadas desde España a Colombia,
y cada mes me toca pagar para traer el dinero de mi pensión hasta España porque
no hay convenios con los bancos, pierdes en el año más o menos el 80% de una mesada.
inference: true
model-index:
- name: SetFit with sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
results:
- task:
type: text-classification
name: Text Classification
dataset:
name: Unknown
type: unknown
split: test
metrics:
- type: accuracy
value: 0.8823529411764706
name: Accuracy
---
# SetFit with sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2](https://huggingface.co./sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2) 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:** [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2](https://huggingface.co./sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2)
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
- **Maximum Sequence Length:** 128 tokens
- **Number of Classes:** 4 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 |
|:----------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Construcción de mi pensión personas | <ul><li>'Promotor ahorro y retiro job Excelente servicio'</li><li>'Promotor ahorro y retiro pensionado Asesoría sobre las modalidades de pensión'</li><li>'Pasivo ahorro y retiro hni job Mejorar la asesoría personalizada según el nivel de ingresos de la persona'</li></ul> |
| Solución de ahorro e inversión personas | <ul><li>'Detractor ahorro y retiro job No estoy muy relacionada con el tema'</li><li>'Detractor gestión patrimonial alto perfil Mal servicio por desconocimiento, decisiones unilaterales de Proteccion que afectan a los usuarios, falta de trasparencia en negociones de bonos, falta de soportes aritmeticos y financieros en sus datos a clientes, etc, ect.'</li><li>'Pasivo ahorro y retiro job Asesor pendiente del ahorro sea mucho o poco para tener más rendimientos.'</li></ul> |
| Cesantías Personas | <ul><li>'Detractor gestión patrimonial alto perfil No me volvieron a enviar información de mi estado de cuenta de las cesantías'</li></ul> |
| Construcción de mi pensión empresas | <ul><li>'Detractor ahorro y retiro ahorro y retiro basic No contamos con acompañamiento.'</li><li>'Promotor grandes empleadores grandes empleadores el reconocimiento y trayectoria'</li><li>'Pasivo ahorro y retiro ahorro y retiro basic Mejor asesoramiento'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.8824 |
## 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("camaosos/journey")
# Run inference
preds = model("Pasivo ahorro y retiro job mejor atención y disponibilidad")
```
<!--
### 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 | 5 | 18.7576 | 169 |
| Label | Training Sample Count |
|:----------------------------------------|:----------------------|
| Cesantías Personas | 1 |
| Construcción de mi pensión empresas | 8 |
| Construcción de mi pensión personas | 31 |
| Solución de ahorro e inversión personas | 26 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (16, 16)
- num_epochs: (4, 4)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
- head_learning_rate: 0.01
- 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: True
### Training Results
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|:-------:|:-------:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0060 | 1 | 0.1959 | - |
| 0.3012 | 50 | 0.196 | - |
| 0.6024 | 100 | 0.0082 | - |
| 0.9036 | 150 | 0.0016 | - |
| 1.0 | 166 | - | 0.1009 |
| 1.2048 | 200 | 0.0012 | - |
| 1.5060 | 250 | 0.0012 | - |
| 1.8072 | 300 | 0.0004 | - |
| **2.0** | **332** | **-** | **0.095** |
| 2.1084 | 350 | 0.0005 | - |
| 2.4096 | 400 | 0.0004 | - |
| 2.7108 | 450 | 0.0005 | - |
| 3.0 | 498 | - | 0.1009 |
| 3.0120 | 500 | 0.0005 | - |
| 3.3133 | 550 | 0.0003 | - |
| 3.6145 | 600 | 0.0003 | - |
| 3.9157 | 650 | 0.0011 | - |
| 4.0 | 664 | - | 0.1002 |
* The bold row denotes the saved checkpoint.
### Framework Versions
- Python: 3.10.10
- SetFit: 1.0.3
- Sentence Transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.42.3
- PyTorch: 2.2.1+cu121
- Datasets: 2.20.0
- Tokenizers: 0.19.1
## 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.*
--> |