pho-bert-ner-ghtk-cs-3090-14Aug-2

Kudod/pho-bert-ner-ghtk-cs-3090-14Aug-2

pho-bert-ner-ghtk-cs-3090-14Aug-2 is a machine learning model from Kudod. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product.

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Hugging Face

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Model type: roberta
Access: Public
Created: Aug 14, 2024
Updated: Aug 14, 2024
SHA: 253b62e8

Base models

vinai/phobert-large

Model card

From the Hugging Face model README

pho-bert-ner-ghtk-cs-3090-14Aug-2

This model is a fine-tuned version of vinai/phobert-large on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.3453
cmt: {'precision': 0.631578947368421, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.7272727272727273, 'number': 14}
Tk: {'precision': 0.5431034482758621, 'recall': 0.4632352941176471, 'f1': 0.5, 'number': 136}
A: {'precision': 0.9478672985781991, 'recall': 0.9569377990430622, 'f1': 0.9523809523809523, 'number': 418}
Gày: {'precision': 0.625, 'recall': 0.7575757575757576, 'f1': 0.6849315068493151, 'number': 33}
Gày trừu tượng: {'precision': 0.9013157894736842, 'recall': 0.880085653104925, 'f1': 0.8905742145178766, 'number': 467}
Gân hàng: {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 35}
Hương thức thanh toán: {'precision': 0.8125, 'recall': 0.8666666666666667, 'f1': 0.8387096774193549, 'number': 30}
Hối lượng: {'precision': 0.45454545454545453, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.43478260869565216, 'number': 12}
Iền: {'precision': 0.7391304347826086, 'recall': 0.8717948717948718, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 39}
Iờ: {'precision': 0.6923076923076923, 'recall': 0.7105263157894737, 'f1': 0.7012987012987013, 'number': 38}
Mail: {'precision': 0.891213389121339, 'recall': 0.9638009049773756, 'f1': 0.9260869565217392, 'number': 221}
Ã đơn: {'precision': 0.8292682926829268, 'recall': 0.8542713567839196, 'f1': 0.8415841584158417, 'number': 199}
Ên người: {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.5333333333333333, 'f1': 0.5517241379310344, 'number': 30}
Đt: {'precision': 0.9011786038077969, 'recall': 0.9557692307692308, 'f1': 0.9276714885674289, 'number': 1040}
Đt trừu tượng: {'precision': 0.8169642857142857, 'recall': 0.8551401869158879, 'f1': 0.8356164383561643, 'number': 214}
Ơn vị đo: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.689655172413793, 'number': 28}
Ản phẩm cụ thể: {'precision': 0.8059701492537313, 'recall': 0.5806451612903226, 'f1': 0.675, 'number': 93}
Ản phẩm trừu tượng: {'precision': 0.6222222222222222, 'recall': 0.717948717948718, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 39}
Ịa chỉ cụ thể: {'precision': 0.46153846153846156, 'recall': 0.32, 'f1': 0.37795275590551186, 'number': 75}
Ịa chỉ trừu tượng: {'precision': 0.8103448275862069, 'recall': 0.6266666666666667, 'f1': 0.706766917293233, 'number': 75}
Overall Precision: 0.8515
Overall Recall: 0.8597
Overall F1: 0.8556
Overall Accuracy: 0.9391

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2.5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 10

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	cmt	Tk	A	Gày	Gày trừu tượng	Gân hàng	Hương thức thanh toán	Hối lượng	Iền	Iờ	Mail	Ã đơn	Ên người	Đt	Đt trừu tượng	Ơn vị đo	Ản phẩm cụ thể	Ản phẩm trừu tượng	Ịa chỉ cụ thể	Ịa chỉ trừu tượng	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
0.6914	1.0	735	0.3956	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 14}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 136}	{'precision': 0.9542168674698795, 'recall': 0.9473684210526315, 'f1': 0.9507803121248499, 'number': 418}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 33}	{'precision': 0.9065656565656566, 'recall': 0.7687366167023555, 'f1': 0.8319814600231751, 'number': 467}	{'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.42857142857142855, 'f1': 0.5357142857142858, 'number': 35}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.25, 'recall': 0.05128205128205128, 'f1': 0.0851063829787234, 'number': 39}	{'precision': 0.7037037037037037, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5846153846153846, 'number': 38}	{'precision': 0.8403041825095057, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9132231404958677, 'number': 221}	{'precision': 0.7647058823529411, 'recall': 0.7185929648241206, 'f1': 0.7409326424870466, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.6887417218543046, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8156862745098039, 'number': 1040}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 214}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.17204301075268819, 'f1': 0.27826086956521734, 'number': 93}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	{'precision': 0.6779661016949152, 'recall': 0.5333333333333333, 'f1': 0.5970149253731344, 'number': 75}	0.7735	0.6956	0.7325	0.8927
0.3087	2.0	1470	0.2516	{'precision': 0.2727272727272727, 'recall': 0.42857142857142855, 'f1': 0.33333333333333326, 'number': 14}	{'precision': 0.4166666666666667, 'recall': 0.18382352941176472, 'f1': 0.25510204081632654, 'number': 136}	{'precision': 0.9292237442922374, 'recall': 0.9736842105263158, 'f1': 0.9509345794392523, 'number': 418}	{'precision': 0.6923076923076923, 'recall': 0.5454545454545454, 'f1': 0.6101694915254238, 'number': 33}	{'precision': 0.9405684754521964, 'recall': 0.7794432548179872, 'f1': 0.8524590163934427, 'number': 467}	{'precision': 0.6428571428571429, 'recall': 0.5142857142857142, 'f1': 0.5714285714285714, 'number': 35}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.7, 'f1': 0.7241379310344827, 'number': 30}	{'precision': 0.625, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.5, 'number': 12}	{'precision': 0.65625, 'recall': 0.5384615384615384, 'f1': 0.5915492957746479, 'number': 39}	{'precision': 0.5818181818181818, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.6881720430107526, 'number': 38}	{'precision': 0.8952380952380953, 'recall': 0.8506787330316742, 'f1': 0.8723897911832946, 'number': 221}	{'precision': 0.7617021276595745, 'recall': 0.8994974874371859, 'f1': 0.8248847926267281, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.8729329852045257, 'recall': 0.9644230769230769, 'f1': 0.916400182731841, 'number': 1040}	{'precision': 0.7215189873417721, 'recall': 0.7990654205607477, 'f1': 0.7583148558758315, 'number': 214}	{'precision': 0.5833333333333334, 'recall': 0.25, 'f1': 0.35000000000000003, 'number': 28}	{'precision': 0.4838709677419355, 'recall': 0.6451612903225806, 'f1': 0.5529953917050692, 'number': 93}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.23076923076923078, 'f1': 0.3529411764705882, 'number': 39}	{'precision': 0.15555555555555556, 'recall': 0.09333333333333334, 'f1': 0.11666666666666667, 'number': 75}	{'precision': 0.8297872340425532, 'recall': 0.52, 'f1': 0.6393442622950819, 'number': 75}	0.8177	0.7973	0.8074	0.9205
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Type: roberta
Created: Aug 14, 2024
Updated: Aug 14, 2024