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SetFit with jhgan/ko-sroberta-multitask

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses jhgan/ko-sroberta-multitask as the Sentence Transformer embedding model. A LogisticRegression 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 with contrastive learning.
  2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

Model Details

Model Description

Model Sources

Model Labels

Label Examples
0
  • "2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드('AI')와 관련된 연도별 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 연도별 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG')와 관련된 연도별 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."
1
  • "2020년부터 2022년까지 양자전체('QUG')와 관련된 연도별 미국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."
  • "2022년 미국에서 인공지능('AI')과 양자컴퓨팅('QUC') 중점기술코드에 해당하는 펀딩 금액을 조회해주세요. 펀딩 금액은 백만 단위로 변환하여 보여주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 연도별 미국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."
2
  • "2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0') 중점기술코드와 관련된 연도별 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요."
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체(QUG) 중점기술코드와 관련된 연도별 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅(QUC) 중점기술코드와 관련된 연도별 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요.'
3
  • "2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG')와 관련된 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드('AI')와 관련된 국내 및 해외 특허 출원 및 등록 건수를 조회해주세요. 각 연도별로 국내 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수와 해외 특허 출원 건수, 등록 건수, 총 건수를 포함해주세요."
4
  • "2018년부터 2022년까지 반도체('semi') 중점기술코드와 관련된 연도별 참여 연구자 수를 조회해 주세요. 참여 연구자 유형은 자연과학, 엔지니어링, 농업 및 임업, 의학 및 보건, 인문사회, 기타입니다. 또한 각 연도의 총 연구자 수도 함께 보여주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 인공지능('AI') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 현금합계금액과 그 비율을 조회해 주세요. 또한 각 연도의 총 연구비 현금합계금액도 함께 보여주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 비중을 조회해 주세요. 또한 각 연도별 연구비 총액도 함께 보여주세요."
5
  • "2018년부터 2022년까지 인공지능('AI') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 금액과 전체 연구비 금액 합계를 조회해 주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 금액과 전체 연구비 금액 합계를 조회해 주세요."
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체(QUG) 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비금액과 전체 연구비금액 합계를 조회해 주세요.'
6
  • "2015년부터 2020년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0')와 양자전체('QUG') 중점기술코드 관련 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0') 중점기술코드와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."
7
  • "2020년부터 2022년까지 양자컴퓨팅('QUC') 중점기술코드와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 한국어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."
  • "2015년부터 2020년까지 인공지능('AI') 중점기술코드와 관련된 프로젝트에서 연구책임자의 총 연구비 금액이 가장 높은 상위 50개 프로젝트의 과제 ID, 연구책임자의 총 연구비 금액, 연구책임자의 논문 건수, 연구책임자의 지식재산권 건수를 조회해 주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 인공지능('AI') 중점기술코드와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 100개의 한국어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."
8
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별 정부 투자 연구비 총액, 프로젝트 수, 전체 연구비 총액, 전체 프로젝트 수, 연구비 상대 중요도, 프로젝트 수 상대 중요도를 조회해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능(AI) 중점기술코드에 대해 연도별 정부 투자 연구비 총액, 프로젝트 수, 전체 연구비 총액, 전체 프로젝트 수, 연구비 상대 중요도, 프로젝트 수 상대 중요도를 조회해주세요.'
  • '2020년부터 2023년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별 정부 투자 연구비 총액, 프로젝트 수, 전체 연구비 총액, 전체 프로젝트 수, 연구비 상대 중요도, 프로젝트 수 상대 중요도를 조회해주세요.'
9
  • '2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 정부 투자 연구비 합계와 전체 연구비 합계를 조회해주세요. 정부 투자 연구비 합계는 억 단위로 변환하며, 0인 경우 1로 표시해주세요.'
  • '2020년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연도별로 민간연구비 총현물금액과 정부 투자 연구비를 조회해주세요. 민간연구비 총현물금액은 억 단위로 변환하며, 0인 경우 1로 표시해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연도별로 정부 투자 연구비 합계와 전체 연구비 합계를 조회해주세요. 정부 투자 연구비 합계는 억 단위로 변환하며, 0인 경우 1로 표시해주세요.'
10
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연도별로 각 세부 기술코드(FCTC_LCLS_CD)와 그에 해당하는 기술 코드 이름(CD_NM)의 정부 투자 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 세부 기술코드는 총 연구비 금액에 따라 내림차순으로 정렬해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능(AI) 중점기술코드에 대해 연도별로 각 세부 기술코드(FCTC_LCLS_CD)와 그에 해당하는 기술 코드 이름(CD_NM)의 정부 투자 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 세부 기술코드는 총 연구비 금액에 따라 내림차순으로 정렬해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 각 세부 기술코드(FCTC_LCLS_CD)와 그에 해당하는 기술 코드 이름(CD_NM)의 정부 투자 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 세부 기술코드는 총 연구비 금액에 따라 내림차순으로 정렬해주세요.'
11
  • '2020년부터 2022년까지 반도체 소재·부품·장비 중점기술코드에 대해 연도별로 각 세부 기술코드(FCTC_LCLS_CD)와 그에 해당하는 기술 코드 이름(CD_NM)의 정부 투자 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 세부 기술코드는 총 연구비 금액에 따라 내림차순으로 정렬해주세요.'
  • '2020년부터 2022년까지 양자전체(QUG) 중점기술코드에 대해 연도별로 각 세부 기술코드(FCTC_LCLS_CD)와 그에 해당하는 기술 코드 이름(CD_NM)의 민간연구비합계금액을 억 단위로 조회해주세요. 각 세부 기술코드는 총 연구비 금액에 따라 내림차순으로 정렬해주세요.'
  • '2020년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 각 세부 기술코드(FCTC_LCLS_CD)와 그에 해당하는 기술 코드 이름(CD_NM)의 민간투자 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 세부 기술코드는 총 연구비 금액에 따라 내림차순으로 정렬해주세요.'
12
  • '2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'
13
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 전체 연구비 대비 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 정부 투자 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 전체 연구비 대비 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연구 수행 주체별 민간 연구비 합계와 각 연구비의 억 단위 금액 및 전체 연구비 대비 상대적 중요도를 조회해주세요. 연구 수행 주체는 다음과 같습니다 대기업, 중소기업, 기타 기업, 대학, 정부출연연구소, 비영리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'
14
  • "2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 정부 투자 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."
  • "2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."
15
  • "2020년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간연구비 현물금액 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."
  • "2021년부터 2023년까지 반도체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."
  • "2022년부터 2023년까지 반도체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요."
16
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요. 또한, 2018년부터 2022년까지 연구개발 단계별 총 연구비와 각 단계별 연구비 비중을 조회해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능(AI) 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요. 또한, 2018년부터 2022년까지 연구개발 단계별 총 연구비와 각 단계별 연구비 비중을 조회해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요. 또한, 2018년부터 2022년까지 연구개발 단계별 총 연구비와 각 단계별 연구비 비중을 조회해주세요.'
17
  • '2020년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요.'
  • '2022년 인공지능 중점기술코드에 대한 연구비 현금 합계 금액과 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 결과를 보여주세요.'
18
  • "2018년부터 2022년까지 비밀 과제가 아닌 연구 프로젝트 중 반도체 중점기술 코드와 관련된 데이터를 조회해주세요. 연구 프로젝트의 총 정부 투자 연구비를 억 단위로 변환하여 중점기술 코드와 코드명을 함께 보여주세요. 코드명에 '전체'가 포함되지 않은 경우만 조회합니다."
  • "2020년부터 2023년까지 비밀 과제가 아닌 연구 프로젝트 중 양자컴퓨팅 중점기술 코드와 관련된 데이터를 조회해주세요. 연구 프로젝트의 총 민간 투자 연구비를 억 단위로 변환하여 중점기술 코드와 코드명을 함께 보여주세요. 코드명에 '전체'가 포함되지 않은 경우만 조회합니다."
  • "2018년부터 2022년까지 비밀 과제가 아닌 연구 프로젝트 중 인공지능 중점기술 코드와 관련된 데이터를 조회해주세요. 연구 프로젝트의 총 정부 투자 연구비를 억 단위로 변환하여 중점기술 코드와 코드명을 함께 보여주세요. 코드명에 '전체'가 포함되지 않은 경우만 조회합니다."
19
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅 중점기술코드에 대해 연도별 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요.'
  • '2022년에 양자전체에 대해 수행된 연구단계별 특허, 기술이전, 논문, 사업화 건수를 조회해주세요.'
20
  • '2022년 현재 반도체 중점기술코드에 대해 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요. 비밀 과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요. 비밀 과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해주세요. 결과는 연도별로 정렬해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연도별로 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요. 비밀 과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해주세요. 결과는 연도별로 정렬해주세요.'
21
  • '2022년부터 2023년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 연구비 현금금액의 합계를 조회해주세요. 각 연도의 금액은 막대 그래프로 표시될 수 있습니다.'
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 사업화 건수의 합계를 조회해주세요. 각 연도의 건수는 막대 그래프로 표시될 수 있습니다.'
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대한 연도별 사업화 건수의 합계를 조회해주세요. 각 연도의 건수는 막대 그래프로 표시될 수 있습니다.'
22
  • "2018년부터 2022년까지 비밀 과제가 아닌 연도별 '인공지능' 기술대분류코드에 해당하는 과제 건수의 합계를 조회해주세요."
  • '2018년부터 2022년까지 비밀 과제가 아닌 연도별 사업화 건수의 합계를 조회해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능(AI) 중점기술대분류코드에 해당하는 연도별 사업화 건수의 합계를 조회해주세요.'
23
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 연도별로 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다'
  • '2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 연도별로 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.'
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 연도별로 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.'
24
  • '2022년 인공지능 중점기술코드에 해당하는 과제들의 과제명, 연구책임자명, 연구비 금액, 수행기관명, 연구개시일, 연구종료일을 조회해주세요.'
  • '2022년 반도체 관련 연구 개발에 대한 부처별 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 연도별로 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.'
  • '2022년 기준으로 인공지능 기술 분야 중점기술코드에 속하는 과제들에 대해, 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 연도별로 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.'
25
  • '2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅 중점기술코드에 대해 연도별로 SCI 및 NSCI 논문의 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.'
  • '2020년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 SCI 및 NSCI 논문의 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.'
  • '2020년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연도별로 논문 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.'
26
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 SCI 논문 수와 NSCI 논문 수, 총 논문 수, 그리고 SCI 논문의 비중을 조회해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 특허건수, 국내 및 해외 특허등록수, 그리고 국내 및 해외 특허출원수를 조회해주세요.'
  • '2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 SCI 논문 수와 NSCI 논문 수, 총 논문 수, 그리고 SCI 논문의 비중을 조회해주세요.'
27
  • '2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'
  • '2020년부터 2022년까지 양자전체(QUG) 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'
  • '2020년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'
28
  • "2018년부터 2022년까지 '인공지능' 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요."
  • '2022년부터 2025년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'
  • '2020년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 해당하는 과제의 총연구비금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'

Uses

Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

pip install setfit

Then you can load this model and run inference.

from setfit import SetFitModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("NTIS/text2sql_encoder")
# Run inference
preds = model("2020년부터 2022년까지 반도체에 해당하는 중점 기술 분류 코드가 'NAT0' 인 과제의 총 연구비 현물 금액을 조회해주세요.")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 6 22.1636 75
Label Training Sample Count
0 68
1 191
2 21
3 121
4 424
5 155
6 148
7 187
8 56
9 70
10 76
11 56
12 8
13 32
14 168
15 99
16 4
17 49
18 165
19 27
20 98
21 79
22 240
23 96
24 44
25 43
26 96
27 77
28 164

Training Hyperparameters

  • batch_size: (384, 384)
  • num_epochs: (5, 5)
  • 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
0.0000 1 0.2436 -
0.0022 50 0.2265 -
0.0043 100 0.2121 -
0.0065 150 0.1663 -
0.0087 200 0.1207 -
0.0109 250 0.0897 -
0.0130 300 0.1115 -
0.0152 350 0.0811 -
0.0174 400 0.066 -
0.0195 450 0.0679 -
0.0217 500 0.046 -
0.0239 550 0.0477 -
0.0261 600 0.055 -
0.0282 650 0.0422 -
0.0304 700 0.0529 -
0.0326 750 0.0436 -
0.0347 800 0.0417 -
0.0369 850 0.0279 -
0.0391 900 0.034 -
0.0412 950 0.0248 -
0.0434 1000 0.0364 -
0.0456 1050 0.0245 -
0.0478 1100 0.0165 -
0.0499 1150 0.0146 -
0.0521 1200 0.0205 -
0.0543 1250 0.0181 -
0.0564 1300 0.0121 -
0.0586 1350 0.0148 -
0.0608 1400 0.0169 -
0.0630 1450 0.0099 -
0.0651 1500 0.0182 -
0.0673 1550 0.0128 -
0.0695 1600 0.0092 -
0.0716 1650 0.0071 -
0.0738 1700 0.0127 -
0.0760 1750 0.0072 -
0.0782 1800 0.0144 -
0.0803 1850 0.0077 -
0.0825 1900 0.0089 -
0.0847 1950 0.0049 -
0.0868 2000 0.0096 -
0.0890 2050 0.0097 -
0.0912 2100 0.0044 -
0.0933 2150 0.0043 -
0.0955 2200 0.0054 -
0.0977 2250 0.0065 -
0.0999 2300 0.0046 -
0.1020 2350 0.0084 -
0.1042 2400 0.0014 -
0.1064 2450 0.0036 -
0.1085 2500 0.0088 -
0.1107 2550 0.0036 -
0.1129 2600 0.0036 -
0.1151 2650 0.0041 -
0.1172 2700 0.0084 -
0.1194 2750 0.0057 -
0.1216 2800 0.0079 -
0.1237 2850 0.0032 -
0.1259 2900 0.0028 -
0.1281 2950 0.0056 -
0.1303 3000 0.001 -
0.1324 3050 0.0045 -
0.1346 3100 0.0055 -
0.1368 3150 0.0033 -
0.1389 3200 0.0054 -
0.1411 3250 0.0005 -
0.1433 3300 0.0055 -
0.1454 3350 0.0029 -
0.1476 3400 0.0006 -
0.1498 3450 0.0005 -
0.1520 3500 0.0051 -
0.1541 3550 0.0032 -
0.1563 3600 0.0007 -
0.1585 3650 0.0054 -
0.1606 3700 0.0029 -
0.1628 3750 0.0079 -
0.1650 3800 0.0027 -
0.1672 3850 0.0026 -
0.1693 3900 0.0076 -
0.1715 3950 0.003 -
0.1737 4000 0.0028 -
0.1758 4050 0.0051 -
0.1780 4100 0.0007 -
0.1802 4150 0.0013 -
0.1824 4200 0.0031 -
0.1845 4250 0.0064 -
0.1867 4300 0.0003 -
0.1889 4350 0.003 -
0.1910 4400 0.0019 -
0.1932 4450 0.0056 -
0.1954 4500 0.0019 -
0.1976 4550 0.0128 -
0.1997 4600 0.0036 -
0.2019 4650 0.0057 -
0.2041 4700 0.0043 -
0.2062 4750 0.0071 -
0.2084 4800 0.0027 -
0.2106 4850 0.0003 -
0.2127 4900 0.0005 -
0.2149 4950 0.0027 -
0.2171 5000 0.0003 -
0.2193 5050 0.0002 -
0.2214 5100 0.0036 -
0.2236 5150 0.0006 -
0.2258 5200 0.0058 -
0.2279 5250 0.0057 -
0.2301 5300 0.0081 -
0.2323 5350 0.0039 -
0.2345 5400 0.0022 -
0.2366 5450 0.0041 -
0.2388 5500 0.0002 -
0.2410 5550 0.0079 -
0.2431 5600 0.0026 -
0.2453 5650 0.0027 -
0.2475 5700 0.0034 -
0.2497 5750 0.0025 -
0.2518 5800 0.0028 -
0.2540 5850 0.0002 -
0.2562 5900 0.0023 -
0.2583 5950 0.0051 -
0.2605 6000 0.0036 -
0.2627 6050 0.0003 -
0.2648 6100 0.0121 -
0.2670 6150 0.0026 -
0.2692 6200 0.0051 -
0.2714 6250 0.0027 -
0.2735 6300 0.0025 -
0.2757 6350 0.0025 -
0.2779 6400 0.0004 -
0.2800 6450 0.0027 -
0.2822 6500 0.0026 -
0.2844 6550 0.004 -
0.2866 6600 0.0002 -
0.2887 6650 0.0051 -
0.2909 6700 0.0052 -
0.2931 6750 0.0003 -
0.2952 6800 0.0048 -
0.2974 6850 0.0027 -
0.2996 6900 0.0026 -
0.3018 6950 0.0026 -
0.3039 7000 0.0069 -
0.3061 7050 0.005 -
0.3083 7100 0.0073 -
0.3104 7150 0.0095 -
0.3126 7200 0.0055 -
0.3148 7250 0.0032 -
0.3170 7300 0.0053 -
0.3191 7350 0.0028 -
0.3213 7400 0.0027 -
0.3235 7450 0.0051 -
0.3256 7500 0.0052 -
0.3278 7550 0.0001 -
0.3300 7600 0.0075 -
0.3321 7650 0.0005 -
0.3343 7700 0.0026 -
0.3365 7750 0.0051 -
0.3387 7800 0.0026 -
0.3408 7850 0.0067 -
0.3430 7900 0.0001 -
0.3452 7950 0.0055 -
0.3473 8000 0.0065 -
0.3495 8050 0.0025 -
0.3517 8100 0.0021 -
0.3539 8150 0.0003 -
0.3560 8200 0.0002 -
0.3582 8250 0.0022 -
0.3604 8300 0.0073 -
0.3625 8350 0.0002 -
0.3647 8400 0.0022 -
0.3669 8450 0.0028 -
0.3691 8500 0.0024 -
0.3712 8550 0.0027 -
0.3734 8600 0.0027 -
0.3756 8650 0.0026 -
0.3777 8700 0.0002 -
0.3799 8750 0.0026 -
0.3821 8800 0.0048 -
0.3842 8850 0.0003 -
0.3864 8900 0.006 -
0.3886 8950 0.0024 -
0.3908 9000 0.0031 -
0.3929 9050 0.0001 -
0.3951 9100 0.0026 -
0.3973 9150 0.0001 -
0.3994 9200 0.0028 -
0.4016 9250 0.0001 -
0.4038 9300 0.0025 -
0.4060 9350 0.0025 -
0.4081 9400 0.0046 -
0.4103 9450 0.0023 -
0.4125 9500 0.0 -
0.4146 9550 0.0024 -
0.4168 9600 0.0003 -
0.4190 9650 0.0001 -
0.4212 9700 0.0049 -
0.4233 9750 0.0024 -
0.4255 9800 0.0015 -
0.4277 9850 0.0027 -
0.4298 9900 0.0021 -
0.4320 9950 0.0001 -
0.4342 10000 0.0046 -
0.4363 10050 0.0007 -
0.4385 10100 0.0027 -
0.4407 10150 0.0027 -
0.4429 10200 0.0019 -
0.4450 10250 0.0025 -
0.4472 10300 0.0028 -
0.4494 10350 0.0003 -
0.4515 10400 0.0047 -
0.4537 10450 0.0002 -
0.4559 10500 0.0053 -
0.4581 10550 0.0005 -
0.4602 10600 0.0027 -
0.4624 10650 0.0018 -
0.4646 10700 0.0022 -
0.4667 10750 0.0001 -
0.4689 10800 0.0001 -
0.4711 10850 0.0026 -
0.4733 10900 0.0002 -
0.4754 10950 0.0003 -
0.4776 11000 0.0046 -
0.4798 11050 0.0003 -
0.4819 11100 0.0018 -
0.4841 11150 0.0003 -
0.4863 11200 0.0001 -
0.4885 11250 0.0024 -
0.4906 11300 0.0002 -
0.4928 11350 0.0026 -
0.4950 11400 0.0027 -
0.4971 11450 0.0016 -
0.4993 11500 0.0007 -
0.5015 11550 0.003 -
0.5036 11600 0.0051 -
0.5058 11650 0.0018 -
0.5080 11700 0.0026 -
0.5102 11750 0.0007 -
0.5123 11800 0.0021 -
0.5145 11850 0.0043 -
0.5167 11900 0.0025 -
0.5188 11950 0.0003 -
0.5210 12000 0.0067 -
0.5232 12050 0.0056 -
0.5254 12100 0.0039 -
0.5275 12150 0.0036 -
0.5297 12200 0.0026 -
0.5319 12250 0.0051 -
0.5340 12300 0.0002 -
0.5362 12350 0.0004 -
0.5384 12400 0.0038 -
0.5406 12450 0.0005 -
0.5427 12500 0.0006 -
0.5449 12550 0.0075 -
0.5471 12600 0.0063 -
0.5492 12650 0.0016 -
0.5514 12700 0.0002 -
0.5536 12750 0.0024 -
0.5557 12800 0.0025 -
0.5579 12850 0.0013 -
0.5601 12900 0.0001 -
0.5623 12950 0.0002 -
0.5644 13000 0.0015 -
0.5666 13050 0.0024 -
0.5688 13100 0.0012 -
0.5709 13150 0.0004 -
0.5731 13200 0.0066 -
0.5753 13250 0.0027 -
0.5775 13300 0.0008 -
0.5796 13350 0.002 -
0.5818 13400 0.0041 -
0.5840 13450 0.0019 -
0.5861 13500 0.0021 -
0.5883 13550 0.0001 -
0.5905 13600 0.0003 -
0.5927 13650 0.0025 -
0.5948 13700 0.0005 -
0.5970 13750 0.002 -
0.5992 13800 0.0026 -
0.6013 13850 0.0 -
0.6035 13900 0.0021 -
0.6057 13950 0.0007 -
0.6078 14000 0.0001 -
0.6100 14050 0.0 -
0.6122 14100 0.0024 -
0.6144 14150 0.0004 -
0.6165 14200 0.0001 -
0.6187 14250 0.002 -
0.6209 14300 0.0001 -
0.6230 14350 0.0 -
0.6252 14400 0.0002 -
0.6274 14450 0.0002 -
0.6296 14500 0.0001 -
0.6317 14550 0.0001 -
0.6339 14600 0.0009 -
0.6361 14650 0.0062 -
0.6382 14700 0.0001 -
0.6404 14750 0.0008 -
0.6426 14800 0.0003 -
0.6448 14850 0.0002 -
0.6469 14900 0.0003 -
0.6491 14950 0.0003 -
0.6513 15000 0.0026 -
0.6534 15050 0.0 -
0.6556 15100 0.0022 -
0.6578 15150 0.0003 -
0.6600 15200 0.0017 -
0.6621 15250 0.0032 -
0.6643 15300 0.0003 -
0.6665 15350 0.0004 -
0.6686 15400 0.0002 -
0.6708 15450 0.0 -
0.6730 15500 0.0 -
0.6751 15550 0.0001 -
0.6773 15600 0.0003 -
0.6795 15650 0.0003 -
0.6817 15700 0.0001 -
0.6838 15750 0.0001 -
0.6860 15800 0.0012 -
0.6882 15850 0.0 -
0.6903 15900 0.0 -
0.6925 15950 0.0 -
0.6947 16000 0.0 -
0.6969 16050 0.0 -
0.6990 16100 0.0 -
0.7012 16150 0.0 -
0.7034 16200 0.0025 -
0.7055 16250 0.0 -
0.7077 16300 0.0 -
0.7099 16350 0.0 -
0.7121 16400 0.0 -
0.7142 16450 0.0 -
0.7164 16500 0.0024 -
0.7186 16550 0.0005 -
0.7207 16600 0.0 -
0.7229 16650 0.0 -
0.7251 16700 0.0001 -
0.7272 16750 0.0024 -
0.7294 16800 0.0 -
0.7316 16850 0.0001 -
0.7338 16900 0.0025 -
0.7359 16950 0.0004 -
0.7381 17000 0.0017 -
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0.7424 17100 0.0 -
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Citation

BibTeX 

@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
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