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SetFit with sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 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
political
  • 'SAP Quartalszahlen21:30 Uhr"Hoffen, dass Belegschaft profitieren wird"Der SAP-Betriebsratsvorsitzende Eberhard Schick fordert angesichts guter Quartalszahlen das Ende von Sparmaßnahmen. SAP Quartalszahlen21:30 Uhr"Hoffen, dass Belegschaft profitieren wird"Der SAP-Betriebsratsvorsitzende Eberhard Schick fordert angesichts guter Quartalszahlen das Ende von Sparmaßnahmen.'
  • 'Neuer Völkermord-StrafparagrafWer leugnet, muss hinter Gitter\nDüsseldorf · Wer Völkermord, Verbrechen gegen die Menschlichkeit oder Kriegsverbrechen verharmlost oder leugnet, muss künftig in Deutschland mit Haftstrafen rechnen. Doch wer legt fest, was ein solches Verbrechen ist?\nFast unbemerkt von der Öffentlichkeit hat der Bundestag in der vergangenen Woche ein Gesetz verabschiedet, das es in sich hat. Die Leipziger Strafrechtsprofessorin Elisa Hoven spricht sogar von einer „kleinen Revolution im Strafrecht“. Was ist geschehen? Das deutsche Parlament hat generell die Leugnung aller Völkermorde, Verbrechen gegen die Menschlichkeit und Kriegsverbrechen unter Strafe gestellt. Wer also künftig die Untaten des Kolonialismus oder des Stalinismus herunterspielt oder leugnet, muss mit Strafen von bis zu drei Jahren Haft rechnen. Für die Rechtsänderung hat es weder eine Anhörung noch eine breitere Debatte gegeben. Die einschneidende Maßnahme wurde im Rahmen eines Artikelgesetzes an eine uns...'
  • 'Der Berliner Comedian Felix Lobrecht (34) hat die Angriffe auf Rettungskräfte in der Silvesternacht verurteilt, wundert sich gleichzeitig aber über den Verlauf der Debatte.\nDie Angriffe nannte er „offensichtlich scheiße“. „Da braucht man gar nicht drüber reden“, sagte Lobrecht der Deutschen Presse-Agentur. „Mir kommen die Debatten nur so ein bisschen weltfremd vor.“ Es sei nicht so, dass es dieses Jahr das erste Mal eskaliert sei. Sondern so sei Silvester, seitdem er ein Kind gewesen sei in Neukölln.\nViele Leute aus Neukölln oder ähnlichen Gegenden deutschlandweit würden das kennen, sagte Lobrecht. Er moderiert den Podcast „Gemischtes Hack“ und ist in der Berliner Gropiusstadt aufgewachsen. Darüber hat er auch in seinem Roman „Sonne und Beton“ geschrieben. Die Geschichte ist nun verfilmt worden und kommt am 2. März ins Kino.\nDer Film handelt von vier Jungs, die in allerhand Probleme geraten, und setzt sich mit sozialer Gerechtigkeit und Gewalt auseinander. Der Film war am Wochenende...'
non-political
  • 'Berlin (dpa/bb). Eine 60 Jahre alte Fußgängerin ist beim Überqueren einer Straße in Berlin-Steglitz zwischen zwei Autos eingeklemmt und schwer verletzt worden. Sie kam in ein Krankenhaus, wie die Polizei am Mittwoch mitteilte. Demnach bog ein 83-jähriger Autofahrer am Dienstag bei grüner Ampel nach rechts ab, als die 60-Jährige über die Straße ging. Dabei sei sie zwischen dem Wagen des 83-Jährigen und einem wartenden Auto eingeklemmt und am Kopf und an den Beinen verletzt worden.\nEin Insasse des wartenden Autos soll sich den Angaben zufolge lediglich den möglichen Schaden am Wagen angeschaut haben, bevor das Auto weitergefahren sei. Die Polizei habe die Ermittlungen aufgenommen. Der 83-Jährige blieb unverletzt.'
  • "Er ist ein „Bares für Rares“-Star der ersten Stunde! „Bares für Rares“-Händler Walter 'Waldi' Lehnertz ist bereits seit der ersten Staffel im Jahr 2013 dabei und wurde mit seinem obligatorischen Startgebot von 80 Euro zum Kult.\nDoch nicht nur bei „Bares für Rares“ können die Zuschauer ihren Waldi sehen. Der 55-Jährige ist auch bei Instagram aktiv und lässt seine Fans an seinem Leben teilhaben.\n„Bares für Rares“-Händler Walter 'Waldi' Lehnertz hat ordentlich abgespeckt\nUnter anderem auch an seinen Bemühungen, abzuspecken. So verriet Waldi am Samstag, dass er erste Abnehmerfolge erzielt habe. Elf Kilo, so der „Bares für Rares“-Star, habe er bereits verloren.\n------------\n„Bares für Rares“-Star Waldi: So tickt der Antikhändler privat\n- Walter Heinrich Lehnertz wurde am 9. Februar 1967 in Prüm geboren\n- Lehnertz ist ausgebildeter Pferdewirt\n- Seit 1998 beschäftigt sich Waldi mit Antiquitäten\n- Seit 2013 ist Waldi fest im Team von „Bares für Rares“\n- Zuletzt tauchte immer wieder die Fals..."
  • 'Hensslers schnelle Nummer\n"Das geilste Gemüse der Welt" mit nur 3 Zutaten\n25 weitere Videos\nSteffen Henssler ist absoluter Spitzkohl-Fan!\nManchmal braucht es zum Glück nicht viel. In diesem Fall sind es genau drei Zutaten: Französische Salzbutter, Sojasauce und… Spitzkohl! Denn das ergibt laut Profikoch Steffen Henssler „das geilste Gemüse der Welt“ – perfekt als Beilage zu Fleisch, Fisch oder einfach nur so. Worauf es beim Kochen ankommt, sehen Sie im Video!\nSpitzkohl-Gemüse: So einfach geht's\nZutaten für 2 Personen:\n- 60 g Salzbutter\n- 2 EL Sojasauce\n- 400 g Spitzkohl\nVorbereitungszeit: 0 Minuten\nKochzeit: 9 Minuten\nGesamtzeit: 9 Minuten\nZubereitung:\n- Salzbutter in einer Pfanne schmelzen. Währenddessen den Spitzkohl in 0,5 cm dünne Streifen schneiden.\n- Spitzkohl zur Butter in die Pfanne geben und bei schwacher Hitze sieben bis acht Minuten braten.\n- Sobald der Spitzkohl eine leicht braune Farbe hat, mit Sojasauce ablöschen und leicht einköcheln lassen. Alles gut verrühren und an...'

Evaluation

Metrics

Label Accuracy
all 0.8878

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("cbpuschmann/MiniLM-ispolitical-german-zeroshot_v0.1")
# Run inference
preds = model("Das Coachella-Festival in der kalifornischen Wüste sorgt Jahr für Jahr für beeindruckende Bilder. Neben dem Star-Line-Up auf der Bühne steht das Event nämlich auch für ausgefallene Kostüme und Fahrzeuge im \"Mad-Max-Look\". Zwei Jahre lang mussten die Coachella-Fans jetzt aussetzen. Denn 2020 und 2021 konnte das Event – zu dem traditionell zehntausende Besucher kommen – coronabedingt nicht stattfinden.
Dementsprechend groß war in diesem Jahr die Feierlust, von der sich auch \"Temptation Island\"-Moderatorin Lola Weippert anstecken ließ. Die 26-Jährige war mit einigen Freundinnen bei dem Festival am vergangenen Wochenende. Bei Instagram hielt Lola für ihre Follower fest, wie sie das Spektakel erlebte. Neben vielen schönen Momenten berichtet sie hier auch leider von einer Begegnung, auf die sie gerne verzichtet hätte.
Sie sei \"mit einer deutschen Gruppe\" unterwegs gewesen, erzählt die RTL-Moderatorin, und eine der Frauen habe sie \"von Anfang an so abwertend gemustert, sich geweigert, sich...")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 36 124.8840 174
Label Training Sample Count
non-political 171
political 122

Training Hyperparameters

  • batch_size: (128, 128)
  • num_epochs: (10, 10)
  • 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: False

Training Results

Epoch Step Training Loss Validation Loss
0.0029 1 0.3219 -
0.1437 50 0.2316 -
0.2874 100 0.1009 -
0.4310 150 0.0031 -
0.5747 200 0.0003 -
0.7184 250 0.0002 -
0.8621 300 0.0001 -
1.0057 350 0.0001 -
1.1494 400 0.0001 -
1.2931 450 0.0 -
1.4368 500 0.0 -
1.5805 550 0.0 -
1.7241 600 0.0 -
1.8678 650 0.0 -
2.0115 700 0.0 -
2.1552 750 0.0 -
2.2989 800 0.0 -
2.4425 850 0.0 -
2.5862 900 0.0 -
2.7299 950 0.0 -
2.8736 1000 0.0 -
3.0172 1050 0.0 -
3.1609 1100 0.0 -
3.3046 1150 0.0 -
3.4483 1200 0.0 -
3.5920 1250 0.0 -
3.7356 1300 0.0 -
3.8793 1350 0.0 -
4.0230 1400 0.0 -
4.1667 1450 0.0 -
4.3103 1500 0.0 -
4.4540 1550 0.0 -
4.5977 1600 0.0 -
4.7414 1650 0.0 -
4.8851 1700 0.0 -
5.0287 1750 0.0 -
5.1724 1800 0.0 -
5.3161 1850 0.0 -
5.4598 1900 0.0 -
5.6034 1950 0.0 -
5.7471 2000 0.0 -
5.8908 2050 0.0 -
6.0345 2100 0.0 -
6.1782 2150 0.0 -
6.3218 2200 0.0 -
6.4655 2250 0.0 -
6.6092 2300 0.0 -
6.7529 2350 0.0 -
6.8966 2400 0.0 -
7.0402 2450 0.0 -
7.1839 2500 0.0 -
7.3276 2550 0.0 -
7.4713 2600 0.0 -
7.6149 2650 0.0 -
7.7586 2700 0.0 -
7.9023 2750 0.0 -
8.0460 2800 0.0 -
8.1897 2850 0.0 -
8.3333 2900 0.0 -
8.4770 2950 0.0 -
8.6207 3000 0.0 -
8.7644 3050 0.0 -
8.9080 3100 0.0 -
9.0517 3150 0.0 -
9.1954 3200 0.0 -
9.3391 3250 0.0 -
9.4828 3300 0.0 -
9.6264 3350 0.0 -
9.7701 3400 0.0 -
9.9138 3450 0.0 -

Framework Versions

  • Python: 3.10.14
  • SetFit: 1.0.3
  • Sentence Transformers: 3.0.1
  • Transformers: 4.40.2
  • PyTorch: 2.0.0.post104
  • Datasets: 2.20.0
  • Tokenizers: 0.19.1

Citation

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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2
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118M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
Inference API (serverless) is not available, repository is disabled.

Model tree for cbpuschmann/MiniLM-ispolitical-german-zeroshot_v0.1

Evaluation results