alelov's picture
Add SetFit model
a08c47a verified
---
library_name: setfit
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
metrics:
- accuracy
widget:
- text: Não apenas isso. A bola de neve do endividamento
- text: ' Bueno, yo lo que espero es que se traten con respeto, que se quieran. '
- text: ' Sí, pues pedirle a María Luisa que le dé seguimiento y que siga atendiendo
las demandas de los ciudadanos de Vallarta, si te parece. Ya ella seguramente
nos está viendo y está tomando nota para darle continuidad a las demandas de
ambientalistas de Vallarta. '
- text: A confiança na economia despertou o apetite pelo risco, criando instrumentos
financeiros indispensáveis à captação de novos recursos para a expansão produtiva.
- text: " A ver, pon la carta de Elba Esther. Es que luego la borró. Fue en mayo\
\ del 23, 2 de mayo: ‘Ahí le espero con el Ejército —supuestamente esto\
\ es lo que le dijo Calderón a la maestra Elba Esther, ahí la espero con el\
\ Ejército— esa fue la respuesta del entonces presidente de México, Felipe\
\ Calderón, cuando le dije —según la maestra— que las y los maestros de\
\ México nos oponíamos a que Miguel Ã\x81ngel Yunes continuara como titular\
\ del Issste, dadas las malversaciones de fondos financieros que con tanto trabajo\
\ las los trabajadores al servicio del Estado logramos con la reforma a dicha\
\ institución. ‘Cuando me comentó que Yunes estaba haciendo bien su trabajo,\
\ no me dejó más alternativa —dice la maestra— que advertirle que tomaríamos\
\ las instalaciones del Issste y justo esa fue su respuesta: Ahí la espero con\
\ el Ejército. Esto sucedió en el marco de un evento público en una escuela\
\ secundaria técnica de la ahora Ciudad de México. Ante su respuesta, me levanté\
\ y me retiré. ‘Recordemos que la elección y remoción del director del Issste\
\ compete única y exclusivamente al titular del Ejecutivo federal y no a una\
\ servidora.’ Aquí me está contestando a mí, porque yo dije que a ella le\
\ habían entregado por ayudar en el fraude, que no me diría la maestra que no\
\ ayudó en el fraude del 2006, y a cambio yo sostengo que le entregaron el Issste,\
\ la Subsecretaría de Educación Pública y la Lotería Nacional. ‘Por ello,\
\ en relación a las declaraciones hechas por el presidente Andrés Manuel López\
\ Obrador el pasado 29 de abril del presente año, sobre mi persona y la gestión\
\ del señor Miguel Ã\x81ngel Yunes al frente del Issste, le digo categóricamente\
\ que no participé el acto ilícito alguno, como me acusa desde su tribuna’.\
\ Yo no estoy acusando más que de haberse aliado con Calderón y ayudarle en\
\ el fraude electoral. ‘Siempre me he conducido conforme a derecho, de respeto\
\ a las instituciones de este país y, desde luego, a la investidura presidencial.\
\ Por ello, señor presidente, basta de falsas acusaciones a mi persona’. No\
\ es nada personal, maestra, es que estamos viviendo un momento importantísimo\
\ de transformación. Entonces, como el compañero que viene a hacernos preguntas\
\ sobre salud, ayuda a recordar, porque es como si padecieran amnesia, ya se olvidó\
\ cómo era. Y antes esto no lo tocaban, era silencio, como vasallos, obedecer\
\ y callar, siempre y cuando hubiese dinero de por medio, porque lo que no suena\
\ lógico suena metálico. Entonces, hay que ir aclarando todo, seguir purificando\
\ la vida pública del país y por eso son muy buenas estas mañaneras. Pero,\
\ bueno, eso es lo que queríamos decir. ¿Qué se está haciendo? Procurar, ya\
\ es un compromiso, garantizar el derecho a la salud. Y vaya que ha costado, por\
\ estos intereses. Imagínense, no se podían comprar medicinas en el extranjero\
\ porque la ley lo prohibía, lo impedía; tuvimos que reformar la ley. ¿Y quiénes\
\ votaron en contra de que se pudiera comprar la medicina en el extranjero? El\
\ bloque conservador. ¿Qué son entonces? Representantes de minorías, no representantes\
\ del pueblo, esa es nuestra diferencia de fondo. No es nada personal, pero sí\
\ es importante el darle su sitio que le corresponde a lo público. República\
\ es, res publica, cosa pública. Si vivimos en una república, tenemos que pensar\
\ en eso, en lo público. Eso ya se había olvidado. Entonces, vamos a continuar\
\ con lo mismo y va adelante todo el plan de transformación. El viernes vamos\
\ a informar sobre salud y luego vamos a informar en específico sobre el Issste,\
\ porque ya llevamos… ¿Cuánto tiempo llevamos? "
pipeline_tag: text-classification
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: 0.7727272727272727
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:** 3 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 |
|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 0 | <ul><li>' No, si te estamos diciendo todo, nada más pregúntanos; ahora sí que como diría el clásico, tú pregúntame. '</li><li>' Pues nos vamos a poner de acuerdo, pero sí vamos a acatar ese resolutivo. '</li><li>' \xa0Lo más pronto posible, mañana. '</li></ul> |
| 1 | <ul><li>' Mujer y luego el compañero. '</li><li>' Bueno, que ayer fue un dÃ\xada muy importante, histórico, porque se ofreció perdón a los pueblos yaquis, que han sido vÃ\xadctimas de la represión durante mucho tiempo. Sin duda, es la etnia, es la cultura más reprimida en la historia, los yaquis. Y durante el porfiriato padecieron como una segunda conquista, fue una represión brutal. Se habla, ayer lo mencionaba, lo declara un gobernador de ese entonces de Sonora, que en la guerra contra los yaquis asesinaron a 15 mil yaquis, más los deportados; separaban a hombres y mujeres, los mandaban al sureste a trabajar como esclavos a Valle Nacional a la producción del tabaco, a las haciendas azucareras, al henequén en Yucatán. Una situación bárbara que avergüenza. Como a los mayas y a los mayos, y a los seris y a los totonacos, y a todos los pueblos originarios que padecieron de la represión durante la Colonia, y en el México independiente y en especial durante el porfiriato para quitarles sus tierras, sus bosques, sus aguas, era muy común en ese entonces que en el discurso oficial se hablara de que eran unos salvajes, un poco lo que todavÃ\xada se escucha, de que los invasores europeos vinieron a civilizarnos. Por eso este año de conmemoraciones el tÃ\xadtulo de todos los eventos, el distintivo es ‘La grandeza cultural de México’, porque esta es una gran nación, donde florecieron civilizaciones extraordinarias, espléndidas: los teotihuacanos, los toltecas, los olmecas, la cultura madre. Estamos hablando de que México se fundó hace miles de años. Entonces, ese argumento, que tiene que ver mucho con la opresión y con quien invade tierras o despoja, se usa para cometer todas esas injusticias, hay que descalificar al vencido, hay que justificar la represión. Entonces, eran bárbaros, salvajes.Â\xa0 Todos los generales del porfiriato más sanguinarios se formaron reprimiendo a indÃ\xadgenas. Huerta estuvo allá en Quintana Roo reprimiendo pueblos indÃ\xadgenas, Bernardo Reyes estuvo reprimiendo a los yaquis, y todos asÃ\xad se formaron. En ese entonces el Ejército adquirió armamento de lo más sofisticado, fÃ\xadjense, armas usadas por un ejército formado también por indÃ\xadgenas para reprimir a sus hermanos indÃ\xadgenas. Entonces, por eso fue el acto de ayer con los yaquis. Y no sólo fue ir a ofrecerles perdón y reconocerles por su resistencia, sino fue un acto para reafirmar nuestros compromisos de justicia, porque se está llevando a cabo un plan de justicia a los pueblos yaquis, que tiene tres vertientes: Primero, es el que tengan la tierra que les dotó el general Lázaro Cárdenas. Hubo resoluciones, acuerdos desde la época del general Cárdenas, pero no se cumplieron o empezaron a revertir esos acuerdos y se les quitaron las tierras, no todas, pero no tienen las tierras que se entregaron por resolución presidencial. Entonces, ayer ya entregamos dos mil 900 hectáreas y tenemos el compromiso de entregarles 20 mil. Lo segundo es el agua, porque también en la resolución del general Cárdenas se establecÃ\xada que las aguas del rÃ\xado Yaqui tenÃ\xadan que ser para los yaquis en un 50 por ciento. Está establecido y esto no sucede; al contrario, los pueblos yaquis no tienen agua ni siquiera para su uso doméstico. Entonces, ahora el compromiso es darles el agua que requieren los pueblos y se está creando con infraestructura moderna, canales, un nuevo distrito de riego que van a manejar ellos, esto es muy importante, por primera vez los pueblos originarios van a manejar un distrito de riego en el paÃ\xads, y van a ser los yaquis, y estamos contemplando una inversión total de cerca de 12 mil millones de pesos. Y tenemos trabajando servidores públicos, a los que les agradezco mucho, porque se han ido allá, Aarón Mastache, que está a cargo del plan hidráulico, porque tenemos 27 meses nada más, tenemos que terminar a finales del 23 para hacer los canales y poder regar hasta 60 mil hectáreas. Lo que el ingeniero Cárdenas planteó ayer es que se hizo en el gobierno anterior pues un acueducto hacia Hermosillo y esto generó una oposición de los pueblos, por lo mismo. Pero nosotros consideramos que con esta decisión que estamos tomando de entregar agua suficiente a los pueblos se puede resolver esta situación, porque también ahora cancelar eso nos va a resultar problemático, ya hay una inversión; además, es el agua para Hermosillo, que también se requiere.Â\xa0 Entonces, pensamos que nos va a alcanzar, porque también hay mucho desperdicio de agua, porque como no se invierte en infraestructura hidráulica, no se están recubriendo los canales para que el agua no se desperdicie. Y ahora la inversión que vamos a hacer va en ese sentido, o sea, no sólo de extraer más agua, de obtener más agua, que haya más abasto de agua, sino también vamos a rehabilitar todos los sistemas de riego, esto nos va a ayudar a resolver el problema.Â\xa0 Ah, y lo tercero es un plan integral para el bienestar, que tiene que ver con vivienda, que tiene que ver con atención médica, escuelas, se está creando la universidad de los pueblos yaquis, una nueva universidad pública, también estamos llegando a acuerdos. Todo esto consultado, aprobado por los gobernadores yaquis, no se impone nada, todo lo que hemos avanzado ha sido con el acuerdo de ellos. Se han llevado a cabo más de 100 asambleas, todo se les presenta, ellos son los que autorizan. Y ayer pues nos reunimos para firmar nuevos acuerdos y fue un hecho histórico muy importante. Y le agradecemos al ingeniero Cárdenas que nos acompañó, y fueron también representantes de otras etnias y de otras culturas del paÃ\xads. '</li><li>' Bueno, en cuanto al documental, no lo he visto, pero si existe una denuncia estoy seguro que la FiscalÃ\xada de la Ciudad de México le va a dar seguimiento, y lo he dicho aquÃ\xad en otras ocasiones, le tengo confianza a la fiscal, a la procuradora Ernestina Godoy. Es una mujer Ã\xadntegra, honesta, incapaz de encubrir o de ser cómplice de una injusticia. Entonces, es cosa de recurrir a ella. Acerca de los medios, sin enfadarnos, tenemos posturas distintas. Ellos formaron parte de un régimen que, yo sostengo, se dedicó a saquear a México. El distintivo de lo que llamaron neoliberalismo, que yo llamo neoporfirismo, fue el saqueo, el transferir los bienes públicos a particulares, los bienes del pueblo, de la nación a un grupo que le llamaron en su momento ‘grupo compacto’. Es una nueva oligarquÃ\xada que se creó son Salinas de Gortari. Entonces, a partir de entonces, para poder saquear a sus anchas, pues se creó una red de componendas y complicidades en donde no sólo eran los traficantes de influencia los beneficiados, sino eran dueños de medios de comunicación, periodistas. No todos, desde luego, ni todos los medios de comunicación, pero pues es de dominio público qué medios de comunicación, qué periodistas guardaron silencio cuando estaba saqueando a México como nunca en la historia.Â\xa0 Nunca hablaron de corrupción. Además, encubrieron delitos que se cometÃ\xadan como lo que significó la guerra contra el narcotráfico. Es también sabido que Calderón da a conocer que va a iniciar esa guerra y se atreve a decir que va a costar vidas, pero que no importa, y habla incluso de vidas de civiles, de inocentes. Y como fue una guerra con altos niveles de letalidad donde, si habÃ\xada un enfrentamiento, lo hemos visto muchas veces, entre el Ejército, las Fuerzas Armadas y la delincuencia, a los delincuentes, integrantes de bandas que quedaban heridos los remataban, eran masacres. Y estos medios de información, los que están ahora en contra de nosotros, hablando de que no se permite la libertad de expresión, fueron convocados por Calderón y les pidió que guardaran silencio sobre estas atrocidades. Ahora que se está llevando a cabo un cambio, una transformación, pues no sólo están ofendidos los que gozaban de privilegios en lo económico, los traficantes de influencia, sino también los dueños de medios de comunicación y hasta periodistas, desde luego intelectuales orgánicos y hasta gente de la academia, porque asÃ\xad es un proceso de transformación. Entonces, no hay que asombrarse, son dos proyectos distintos, contrapuestos de nación. Antes era saquear y repartirse el botÃ\xadn, y a unos les tocaba más, a otros menos, a quien no le tocaba nada era al pueblo raso, porque esta polÃ\xadtica consiste en que todos los intereses cuentan, menos el interés del pueblo. Entonces, ¿qué significa la transformación?, hacer a un lado a los privilegiados, acabar con la corrupción y todo lo ahorrado, todo lo que se robaban entregarlo a los más necesitados, a la mayorÃ\xada del pueblo, que es lo que estamos haciendo. Porque lo he dicho en otras ocasiones, no se conformaban con quedarse con una empresa, con un banco, con una mina, además saqueaban también el presupuesto público.Â\xa0 Como dicen los abogados, aceptando sin conceder, de que se quedaran con los bienes, con el sofisma, la mentira de que es mejor el sector privado que el sector público y que no hace falta el Estado, que basta con el mercado y que hay que diluir al Estado, desaparecerlo; que tampoco es del todo cierto porque es muy hipócrita ese discurso o esa pedacerÃ\xada de discurso, porque cuando necesitan al Estado lo usan, ¿para qué?, para rescatar a los bancos, para beneficiarse como lo hicieron con el Fobaproa. Si no se necesitara al Estado, ¿para que se rescató a empresarios y a banqueros?, ¿por qué no se dejó al mercado? Si en el libre mercado un comerciante, como sucedió y como sucede, pequeño le va mal, ni modo que el Estado lo rescate. Pero aquÃ\xad sÃ\xad lo consideraron válido rescatar a los de arriba y convertir las deudas privadas de unos cuantos en deuda pública con el famoso Fobaproa, que todavÃ\xada está ahÃ\xad como una deuda onerosa. Entonces, son dos proyectos distintos, contrapuestos de nación. Y baste… El otro dÃ\xada estaba yo viendo, yo creo que te mandé una foto de cuando Calderón llama… ¿O fue Peña? Creo que Calderón, porque fue cuando estaba la guerra. A ver, busquen eso, es una foto en donde convoca a todos los medios de información para guardar silencio. Creo que fue en el 11, que fue el año de más enfrentamientos y del mayor Ã\xadndice de letalidad, 2011, van a haber ahorita la foto. Son exactamente los que ahora están en contra de nosotros. Es normal y no hay ningún problema.Â\xa0 Tú me preguntas: ‘¿Cómo enfrentar eso?’ Pues contextualizando. Repito, no hay texto sin contexto, nada más dando los antecedentes, informando y ya la gente va a tener una idea de las cosas. Antes era muy difÃ\xadcil porque pues eran todos ellos y nosotros no tenÃ\xadamos manera. Ah sÃ\xad, es Calderón: ‘Celebra Calderón el acuerdo para la cobertura informativa de la violencia’. Pero ¿no puedes abrir la foto? SÃ\xad. Y mira, aunque no les vaya, no les guste, tú que los conoces más, ve diciendo quiénes son los que están ahÃ\xad. O sea, porque, ¿quiénes estaban?, ¿quiénes asistieron?, es un pacto de silencio. A lo mejor sÃ\xad se distinguen. '</li></ul> |
| 2 | <ul><li>' Setenta y cuatro por ciento; y en jóvenes también. Entonces, sí procuramos que se atienda a los más pobre y hay una política también de apoyo a mujeres. Vamos, precisamente mujeres, vamos a darle la palabra a una mujer, allá. '</li><li>'Un grupo pequeño, minoritario, no la mayorÃ\xada de las mujeres, se fue sobre la valla al quererla tirar con martillos, sopletes, y no pudieron porque es una valla alta y fuerte, pero eso evitó el choque y desgracias. Entonces, eso querÃ\xadamos informarlo y decirle al pueblo de México que todo terminó en santa paz. Y de nuevo felicitar las mujeres que participaron, por su actitud responsable y combativa al mismo tiempo. Pero se optó por la paz, no por la violencia. Y yo estoy seguro que si se sigue actuando de esa manera cada vez va a haber más mujeres manifestándose, con la seguridad de que no hay violencia y no hay espacio para la provocación y se va a desbordar hacia adelante, y qué bueno que esto suceda sin violencia. Pues ahora sÃ\xad, vamos Elizabeth. '</li><li>' SÃ\xad, pero está bien, esto es el Metro, miren, aquÃ\xad se les cayó el… Miren, esa es la valla, pero hay… debe haber otras. AhÃ\xad está, miren. Se quitaron como 60 martillos, sopletes, marros. Pero a ver si no hay una imagen. AhÃ\xad está, ahÃ\xad está el Palacio atrás. Eso es humo de extintores para pagar el fuego. Esta es una franja, la de enfrente, del Palacio y de la Catedral. En la plancha del Zócalo, la gente, mujeres manifestándose, que no participaron en esto, aquÃ\xad estamos hablando de 500 gentes más o menos, 500 personas, sobre todo mujeres, pero también ya al final hombres que se metieron, pero afortunadamente resisten las barreras. Ah, bueno, ese es un… Eso ya no es la…pero bueno, ese es un decomiso de bombas molotov y de martillos y… Pero ya. Prevenir, o sea, por lo que dices del fútbol. Comentaba yo que cuando —antes, yo creo que sigue haciéndose— cuando hay estos juegos de Pumas-América, América-Chivas, salen primero los de la porra de un equipo y luego al final los otros, se ordena para que no se enfrenten y se cuida la entrada. '</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.7727 |
## 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("alelov/test-model-label1-MiniLMVERSION2")
# Run inference
preds = model("Não apenas isso. A bola de neve do endividamento")
```
<!--
### 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 | 1 | 103.4095 | 2340 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0 | 311 |
| 1 | 27 |
| 2 | 21 |
### 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 |
|:-------:|:---------:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0002 | 1 | 0.2894 | - |
| 0.0081 | 50 | 0.2562 | - |
| 0.0163 | 100 | 0.3346 | - |
| 0.0244 | 150 | 0.3106 | - |
| 0.0326 | 200 | 0.2452 | - |
| 0.0407 | 250 | 0.2848 | - |
| 0.0489 | 300 | 0.188 | - |
| 0.0570 | 350 | 0.1865 | - |
| 0.0651 | 400 | 0.1345 | - |
| 0.0733 | 450 | 0.1494 | - |
| 0.0814 | 500 | 0.1723 | - |
| 0.0896 | 550 | 0.0241 | - |
| 0.0977 | 600 | 0.0298 | - |
| 0.1058 | 650 | 0.01 | - |
| 0.1140 | 700 | 0.0354 | - |
| 0.1221 | 750 | 0.004 | - |
| 0.1303 | 800 | 0.0016 | - |
| 0.1384 | 850 | 0.0022 | - |
| 0.1466 | 900 | 0.0032 | - |
| 0.1547 | 950 | 0.0029 | - |
| 0.1628 | 1000 | 0.0009 | - |
| 0.1710 | 1050 | 0.0031 | - |
| 0.1791 | 1100 | 0.0525 | - |
| 0.1873 | 1150 | 0.0006 | - |
| 0.1954 | 1200 | 0.0007 | - |
| 0.2035 | 1250 | 0.0007 | - |
| 0.2117 | 1300 | 0.0014 | - |
| 0.2198 | 1350 | 0.0006 | - |
| 0.2280 | 1400 | 0.0071 | - |
| 0.2361 | 1450 | 0.0004 | - |
| 0.2443 | 1500 | 0.0003 | - |
| 0.2524 | 1550 | 0.0004 | - |
| 0.2605 | 1600 | 0.0019 | - |
| 0.2687 | 1650 | 0.0499 | - |
| 0.2768 | 1700 | 0.0004 | - |
| 0.2850 | 1750 | 0.0259 | - |
| 0.2931 | 1800 | 0.0002 | - |
| 0.3013 | 1850 | 0.0001 | - |
| 0.3094 | 1900 | 0.0003 | - |
| 0.3175 | 1950 | 0.0002 | - |
| 0.3257 | 2000 | 0.0003 | - |
| 0.3338 | 2050 | 0.0038 | - |
| 0.3420 | 2100 | 0.0001 | - |
| 0.3501 | 2150 | 0.0002 | - |
| 0.3582 | 2200 | 0.0002 | - |
| 0.3664 | 2250 | 0.0001 | - |
| 0.3745 | 2300 | 0.0001 | - |
| 0.3827 | 2350 | 0.0001 | - |
| 0.3908 | 2400 | 0.0044 | - |
| 0.3990 | 2450 | 0.0436 | - |
| 0.4071 | 2500 | 0.0002 | - |
| 0.4152 | 2550 | 0.0007 | - |
| 0.4234 | 2600 | 0.0001 | - |
| 0.4315 | 2650 | 0.0001 | - |
| 0.4397 | 2700 | 0.0001 | - |
| 0.4478 | 2750 | 0.0023 | - |
| 0.4560 | 2800 | 0.0001 | - |
| 0.4641 | 2850 | 0.0009 | - |
| 0.4722 | 2900 | 0.0001 | - |
| 0.4804 | 2950 | 0.0001 | - |
| 0.4885 | 3000 | 0.003 | - |
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* The bold row denotes the saved checkpoint.
### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- SetFit: 1.0.3
- Sentence Transformers: 2.7.0
- Transformers: 4.40.2
- PyTorch: 2.2.1+cu121
- Datasets: 2.19.1
- 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}
}
```
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## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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## Model Card Authors
*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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*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
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