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roberta-large-ner-ghtk-cs-rule-3090-3Aug-3
Kudod/roberta-large-ner-ghtk-cs-rule-3090-3Aug-3
roberta-large-ner-ghtk-cs-rule-3090-3Aug-3 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. The card lists the license as mit.
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At a glance
- License
- mit
- Model type
- xlm-roberta
- Access
- Public
- Created
- Aug 3, 2024
- Updated
- Aug 3, 2024
- SHA
- c6f96846
Base models
Model card
From the Hugging Face model README
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roberta-large-ner-ghtk-cs-rule-3090-3Aug-3
This model is a fine-tuned version of FacebookAI/xlm-roberta-large on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.4666
- Tk: {'precision': 0.5657894736842105, 'recall': 0.3706896551724138, 'f1': 0.4479166666666667, 'number': 116}
- A: {'precision': 0.9576470588235294, 'recall': 0.9736842105263158, 'f1': 0.9655990510083038, 'number': 418}
- Gày: {'precision': 0.7105263157894737, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7605633802816901, 'number': 33}
- Gày trừu tượng: {'precision': 0.8881987577639752, 'recall': 0.9186295503211992, 'f1': 0.9031578947368422, 'number': 467}
- Gân hàng: {'precision': 0.8709677419354839, 'recall': 0.7714285714285715, 'f1': 0.8181818181818182, 'number': 35}
- Hương thức thanh toán: {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 0.8666666666666667, 'f1': 0.896551724137931, 'number': 30}
- Hối lượng: {'precision': 0.38461538461538464, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.4, 'number': 12}
- Iền: {'precision': 0.7346938775510204, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.8181818181818182, 'number': 39}
- Iờ: {'precision': 0.6829268292682927, 'recall': 0.7368421052631579, 'f1': 0.7088607594936709, 'number': 38}
- Mail: {'precision': 0.9259259259259259, 'recall': 0.935374149659864, 'f1': 0.9306260575296108, 'number': 294}
- Ã đơn: {'precision': 0.8226600985221675, 'recall': 0.8391959798994975, 'f1': 0.8308457711442786, 'number': 199}
- Ên người: {'precision': 0.6, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6, 'number': 30}
- Đt trừu tượng: {'precision': 0.784, 'recall': 0.9158878504672897, 'f1': 0.8448275862068965, 'number': 214}
- Ơn vị đo: {'precision': 0.8148148148148148, 'recall': 0.7857142857142857, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 28}
- Ản phẩm cụ thể: {'precision': 0.8387096774193549, 'recall': 0.6190476190476191, 'f1': 0.7123287671232876, 'number': 126}
- Ản phẩm trừu tượng: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.7317073170731707, 'f1': 0.6976744186046511, 'number': 41}
- Ịa chỉ cụ thể: {'precision': 0.53125, 'recall': 0.4533333333333333, 'f1': 0.48920863309352514, 'number': 75}
- Ịa chỉ trừu tượng: {'precision': 0.8793103448275862, 'recall': 0.68, 'f1': 0.7669172932330827, 'number': 75}
- Overall Precision: 0.8436
- Overall Recall: 0.8366
- Overall F1: 0.8401
- Overall Accuracy: 0.9477
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: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 15
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Tk | A | Gày | Gày trừu tượng | Gân hàng | Hương thức thanh toán | Hối lượng | Iền | Iờ | Ã đơn | Ên người | 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 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.265 | 1.0 | 1470 | 0.3243 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116} | {'precision': 0.9887323943661972, 'recall': 0.8397129186602871, 'f1': 0.908150064683053, 'number': 418} | {'precision': 0.6216216216216216, 'recall': 0.696969696969697, 'f1': 0.6571428571428571, 'number': 33} | {'precision': 0.8931116389548693, 'recall': 0.8051391862955032, 'f1': 0.8468468468468467, 'number': 467} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35} | {'precision': 0.8076923076923077, 'recall': 0.7, 'f1': 0.75, 'number': 30} | {'precision': 0.4090909090909091, 'recall': 0.75, 'f1': 0.5294117647058824, 'number': 12} | {'precision': 0.6491228070175439, 'recall': 0.9487179487179487, 'f1': 0.7708333333333334, 'number': 39} | {'precision': 0.5636363636363636, 'recall': 0.8157894736842105, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 38} | {'precision': 0.7967479674796748, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8868778280542986, 'number': 294} | {'precision': 0.8033707865168539, 'recall': 0.7185929648241206, 'f1': 0.7586206896551724, 'number': 199} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30} | {'precision': 0.9669421487603306, 'recall': 0.5467289719626168, 'f1': 0.6985074626865672, 'number': 214} | {'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.6428571428571429, 'f1': 0.5901639344262296, 'number': 28} | {'precision': 0.7532467532467533, 'recall': 0.4603174603174603, 'f1': 0.5714285714285714, 'number': 126} | {'precision': 0.42857142857142855, 'recall': 0.36585365853658536, 'f1': 0.39473684210526316, 'number': 41} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75} | {'precision': 0.8085106382978723, 'recall': 0.5066666666666667, 'f1': 0.6229508196721312, 'number': 75} | 0.8352 | 0.6744 | 0.7463 | 0.9134 |
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- Datasets 2.19.1
- Tokenizers 0.19.1
- Type
- xlm-roberta
- License
- mit
- Created
- Aug 3, 2024
- Updated
- Aug 3, 2024