Add SetFit model

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "word_embedding_dimension": 768,
+  "pooling_mode_cls_token": false,
+  "pooling_mode_mean_tokens": true,
+  "pooling_mode_max_tokens": false,
+  "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
+  "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
+  "pooling_mode_lasttoken": false,
+  "include_prompt": true
+}

README.md

@@ -0,0 +1,211 @@
+---
+base_model: snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS
+library_name: setfit
+metrics:
+- accuracy
+pipeline_tag: text-classification
+tags:
+- setfit
+- sentence-transformers
+- text-classification
+- generated_from_setfit_trainer
+widget:
+- text: 2020년부터 2022년까지 반도체에 해당하는 중점 기술 분류 코드가 'NAT0' 인 과제의 총 연구비 현물 금액을 조회해주세요.
+- text: 2020년부터 2022년까지 AI 관련 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.
+- text: 2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드('AI')와 관련된 연도별 연구비 현금합계금액과 총 연구비 합계금액을 조회해 주세요.
+    또한 각 연도별 연구비 비중을 함께 보여주세요.
+- text: 2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 총액을 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서
+    '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.
+- text: 2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅('QUC') 중점기술코드와 관련된 연도별 미국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을
+    백만 단위로 변환하여 보여주세요.
+inference: true
+---
+
+# SetFit with snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS
+
+This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS](https://huggingface.co/snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS) 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:** [snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS](https://huggingface.co/snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS)
+- **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:** 29 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>"2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드('AI')와 관련된 연도별 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 연도별 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 ��환하여 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG')와 관련된 연도별 유럽 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      |
+| 1     | <ul><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0')와 관련된 연도별 미국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0') 중점기술코드와 관련된 연도별 미국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('semi') 중점기술코드와 관련된 연도별 미국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요."</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     |
+| 2     | <ul><li>"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."</li><li>'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.'</li><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG')와 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."</li></ul>                                                                                                                                                                                                       |
+| 3     | <ul><li>"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."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드('NAT0')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."</li><li>"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."</li></ul>                                                                                                                                                                                                                 |
+| 4     | <ul><li>"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."</li><li>"2018년부터 2022년까지 인공지능('AI') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 현금합계금액과 그 비율을 조회해 주세요. 또한 각 연도의 총 연구비 현금합계금액도 함께 보여주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드('NAT0')와 관련된 연도별 주요 연구자 수와 그 비율을 조회해 주세요. 연구자 유형은 자연과학, 엔지니어링, 농업 및 임업, 의학 및 보건, 인문사회, 기타입니다. 또한 각 연도의 총 연구자 수도 함께 보여주세요."</li></ul>                                                                                                                                                                                                                          |
+| 5     | <ul><li>"2018년부��� 2022년까지 인공지능('AI') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 금액과 전체 연구비 금액 합계를 조회해 주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0') 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비 금액과 전체 연구비 금액 합계를 조회해 주세요."</li><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체(QUG) 중점기술코드와 관련된 연도별 연구비금액과 전체 연구비금액 합계를 조회해 주세요.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            |
+| 6     | <ul><li>"2015년부터 2020년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 반도체('NAT0')와 양자전체('QUG') 중점기술코드 관련 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG')와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 100개의 영어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  |
+| 7     | <ul><li>"2018년부터 2022년까지 양자전체('QUG') 중점기술코드와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 100개의 한국어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li><li>"2015년부터 2020년까지 인공지능('AI')과 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 한국어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li><li>"2015년부터 2021년까지 양자전체('QUG')와 관련된 프로젝트에서 사용된 상위 50개의 한국어 키워드와 해당 키워드의 사용 횟수를 조회해 주세요."</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  |
+| 8     | <ul><li>'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.'</li><li>'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.'</li><li>'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.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                           |
+| 9     | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 정부 투자 연구비 합계와 전체 연구비 합계를 조회해주세요. 정부 투자 연구비 합계는 억 단위로 변환하며, 0인 경우 1로 표시해주세요.'</li><li>'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.'</li><li>'2020년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연도별로 민간연구비 총현물금액과 정부 투자 연구비를 조회해주세요. 민간연구비 총현물금액은 억 단위로 변환하며, 0인 경우 1로 표시해주세요.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
+| 10    | <ul><li>'2022년 기준, 감염병 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.'</li><li>"2022년 현재 반도체 기술 분야에서 중점 기술코드가 'NAT0'인 과제에 대해 과제명, 중점 기술코드, 정부 투자 연구비, 민간 투자 연구비의 총액을 조회해주세요."</li><li>'2022년 감염병 중점기술코드에 대해 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.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                |
+| 11    | <ul><li>'2022년 기준으로 감염병 전반에 대한 연구개발과제에 대한 정부투자연구비의 총액과 그 중점기술코드별 정부투자연구비를 조회해주세요.'</li><li>'2022년 현재 반도체 중점기술코드에 해당하는 과제의 총 연구비 금액을 억 원 단위로 조회해주세요. 또한, 과제명, 과제번호, 수행기관명, 수행기관 대표명, 과제 수행기관 유형명, 연구책임자명, 연구책임자 소속기관명, 연구책임자 학위코드, 연구책임자 전공코드, 연구책임자 성별구분, 연구책임자 지식재산권 건수, 연구책임자 논문 건수, 연구책임자 과제 건수, 연구책임자 총 연구비 금액을 함께 조회해주세요.'</li><li>'2022년 기준, 반도체 중점기술코드에 해당하는 과제의 총 연구비 금액과 민간연구비 금액의 합계를 구해주세요.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                              |
+| 12    | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 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.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능(AI) 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.'</li><li>'2020년부터 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.'</li></ul>                           |
+| 13    | <ul><li>'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.'</li><li>'2020년부터 2023년까지 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.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 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, 비��리기관, 병원, 기타. 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요.'</li></ul> |
+| 14    | <ul><li>"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."</li><li>"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."</li><li>"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."</li></ul>                                                                                                                                   |
+| 15    | <ul><li>"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."</li><li>"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."</li><li>"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."</li></ul>                                                                                                                                   |
+| 16    | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅 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.'</li><li>'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.'</li><li>'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.'</li></ul>                                |
+| 17    | <ul><li>'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.'</li><li>'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.'</li><li>'2020년부터 2023년까지 반도체 중점기술코드에 대한 연도별 기초연구, 개발연구, 응용연구, 기타연구 단계의 연구비와 연구비 비중을 조회해주세요. 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 억 단위로 변환한 ��과를 보여주세요.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                    |
+| 18    | <ul><li>"2022년 현재, 중점 기술 코드가 'NAT0R'인 연구 프로젝트 중 '반도체 전체'에 해당하는 데이터를 조회해주세요. 각 연구 프로젝트의 연구책임자 이름, 연구책임자 소속 기관명, 연구책임자 학위코드, 연구책임자 지식재산권 건수를 함께 보여주세요."</li><li>"2022년 현재 진행 중인 연구 프로젝트 중 감염병 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."</li><li>"2020년부터 2022년까지 반도체 중점기술 코드와 관련된 연구 프로젝트 중 총 연구비가 100억 이상인 데이터를 조회해주세요. 연구 프로젝트의 총 정부 투자 연구비를 억 단위로 변환하여 중점기술 코드와 코드명을 함께 보여주세요. 코드명에 '전체'가 포함되지 않은 경우만 조회합니다."</li></ul>                                                                                                                                                                               |
+| 19    | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요.'</li><li>'2020년부터 2023년까지 양자컴퓨팅 중점기술코드에 대해 연도별 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  |
+| 20    | <ul><li>'2022년 현재 반도체 중점기술코드에 대해 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요. 비밀 과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요. 비밀 과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해주세요. 결과는 연도별로 정렬해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대해 연도별로 논문, 특허, 기술이전, 사업화 건수를 조회해주세요. 비밀 과제는 제외하고, 논문은 SCI와 NSCI 논문만 포함해주세요. 결과는 연도별로 정렬해주세요.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                      |
+| 21    | <ul><li>'2022년부터 2023년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 연구비 현금금액의 합계를 조회해주세요. 각 연도의 금액은 막대 그래프로 표시될 수 있습니다.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드에 대한 연도별 사업화 건수의 합계를 조회해주세요. 각 연도의 건수는 막대 그래프로 표시될 수 있습니다.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대한 연도별 사업화 건수의 합계를 조회해주세요. 각 연도의 건수는 막대 그래프로 표시될 수 있습니다.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     |
+| 22    | <ul><li>'2022년에 수행된 과제 중에서 반도체 관련 기술(중점기술대분류코드_연구재단 NAT0R)인 과제의 수를 조회해주세요.'</li><li>'2022년까지의 인공지능 기술을 활용한 연구개발 과제의 총 연구비 현금금액 합계를 조회해주세요.'</li><li>'2022년 인공지능(AI) 분야에서 진행된 사업화 건수의 합계를 조회해주세요.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
+| 23    | <ul><li>'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'</li><li>'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.'</li><li>'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.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                     |
+| 24    | <ul><li>'2022년 인공지능 기술분야 중점기술코드에 대해 각 부처별로 연구비 합계와 해당 부처가 차지하는 비중을 조회해주세요. 결과는 연구비 합계를 억 단위로 변환하고, 비중은 백분율로 표시해주세요. 상위 10개의 부처만 포함되어야 합니다.'</li><li>'2022년 인공지능 중점기술코드에 해당하는 과제들의 과제명, 연구책임자명, 연구비 금액, 수행기관명, 연구개시일, 연구종료일을 조회해주세요.'</li><li>'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.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
+| 25    | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅 중점기술코드에 대해 연도별로 SCI 및 NSCI 논문의 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.'</li><li>'2020년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 SCI 및 NSCI 논문의 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 SCI 및 NSCI 논문의 수를 조회하고, 각 논문의 수를 소수점 두 자리까지 반올림하여 보여주세요.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
+| 26    | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 SCI 논문 수와 NSCI 논문 수, 총 논문 수, 그리고 SCI 논문의 비중을 조회해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 특허건수, 국내 및 해외 특허등록수, 그리고 국내 및 해외 특허출원수를 조회해주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 국내 및 해외 SCI 논문 수와 NSCI 논문 수, 총 논문 수, 그리고 SCI 논문의 비중을 조회해주세요.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         |
+| 27    | <ul><li>'2018년부터 2022년까지 양자전체 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'</li><li>'2020년부터 2022년까지 양자전체(QUG) 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'</li><li>'2020년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대해 연도별로 각 납부 방식에 따른 금액의 합계를 억 단위로 변환하여 보여주세요. 또한, 각 연도의 금액 합계도 포함해주세요.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
+| 28    | <ul><li>'2022년 인공지능 기술 분야의 연구개발비 현물금액과 연구개발비 현금금액의 합계를 보여주세요.'</li><li>'2018년부터 2022년까지 감염병 전반에 대한 연구개발과제의 총연구비금액의 합계를 구하시오. 또한, 각 연도별로 민간연구비, 정부투자연구비, 총연구비금액의 합계를 구하시오.'</li><li>'2022년 반도체 연구에 대한 중점기술코드의 중점기술코드에 해당하는 연구비의 총액을 구하시오.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            |
+
+## 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("NTIS/ntisql_encoder_setfit")
+# Run inference
+preds = model("2020년부터 2022년까지 반도체에 해당하는 중점 기술 분류 코드가 'NAT0' 인 과제의 총 연구비 현물 금액을 조회해주세요.")
+```
+
+<!--
+### 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   | 6   | 22.8862 | 66  |
+
+| Label | Training Sample Count |
+|:------|:----------------------|
+| 0     | 65                    |
+| 1     | 28                    |
+| 2     | 26                    |
+| 3     | 131                   |
+| 4     | 489                   |
+| 5     | 180                   |
+| 6     | 80                    |
+| 7     | 217                   |
+| 8     | 62                    |
+| 9     | 77                    |
+| 10    | 4                     |
+| 11    | 3                     |
+| 12    | 5                     |
+| 13    | 41                    |
+| 14    | 179                   |
+| 15    | 108                   |
+| 16    | 4                     |
+| 17    | 56                    |
+| 18    | 41                    |
+| 19    | 21                    |
+| 20    | 78                    |
+| 21    | 72                    |
+| 22    | 99                    |
+| 23    | 116                   |
+| 24    | 48                    |
+| 25    | 46                    |
+| 26    | 115                   |
+| 27    | 75                    |
+| 28    | 13                    |
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.12.7
+- SetFit: 1.0.0
+- Sentence Transformers: 3.0.1
+- Transformers: 4.46.3
+- PyTorch: 2.5.1+cu124
+- Datasets: 3.1.0
+- Tokenizers: 0.20.3
+
+## 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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,26 @@
+{
+  "_name_or_path": "snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS",
+  "architectures": [
+    "BertModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "classifier_dropout": null,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 512,
+  "model_type": "bert",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "pad_token_id": 0,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.46.3",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 40000
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.0.1",
+    "transformers": "4.46.3",
+    "pytorch": "2.5.1+cu124"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": null
+}

config_setfit.json

@@ -0,0 +1,34 @@
+{
+  "labels": [
+    0,
+    1,
+    2,
+    3,
+    4,
+    5,
+    6,
+    7,
+    8,
+    9,
+    10,
+    11,
+    12,
+    13,
+    14,
+    15,
+    16,
+    17,
+    18,
+    19,
+    20,
+    21,
+    22,
+    23,
+    24,
+    25,
+    26,
+    27,
+    28
+  ],
+  "normalize_embeddings": false
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:9163cf3ca1ce5a19f1d7c26c65022bd4f514aa2151a7fdb7814333727e03615e
+size 467067752

model_head.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:afd377a5331b81237746a93ceced7da0dc1488ca691233c93c4aac1ce49d7755
+size 330

modules.json

@@ -0,0 +1,14 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 128,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,57 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "4": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "model_max_length": 128,
+  "never_split": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
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