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roberta-large-ner-ghtk-csnew-data-3090-7Aug-1
Kudod/roberta-large-ner-ghtk-csnew-data-3090-7Aug-1
roberta-large-ner-ghtk-csnew-data-3090-7Aug-1 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 7, 2024
- Updated
- Aug 7, 2024
- SHA
- 7a0d0314
Base models
Model card
From the Hugging Face model README
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roberta-large-ner-ghtk-csnew-data-3090-7Aug-1
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: 0.4531
- cmt: {'precision': 0.75, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 14}
- Tk: {'precision': 0.5892857142857143, 'recall': 0.28448275862068967, 'f1': 0.3837209302325582, 'number': 116}
- A: {'precision': 0.9521531100478469, 'recall': 0.9521531100478469, 'f1': 0.9521531100478469, 'number': 418}
- Gày: {'precision': 0.675, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7397260273972603, 'number': 33}
- Gày trừu tượng: {'precision': 0.9049676025917927, 'recall': 0.8972162740899358, 'f1': 0.9010752688172042, 'number': 467}
- Gân hàng: {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8695652173913043, 'number': 35}
- Hương thức thanh toán: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9473684210526316, 'number': 30}
- Hối lượng: {'precision': 0.625, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.5, 'number': 12}
- Iền: {'precision': 0.6956521739130435, 'recall': 0.8205128205128205, 'f1': 0.7529411764705882, 'number': 39}
- Iờ: {'precision': 0.6216216216216216, 'recall': 0.6052631578947368, 'f1': 0.6133333333333333, 'number': 38}
- Mail: {'precision': 0.9074074074074074, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9514563106796117, 'number': 294}
- Ã đơn: {'precision': 0.8, 'recall': 0.8442211055276382, 'f1': 0.821515892420538, 'number': 199}
- Ên người: {'precision': 0.5757575757575758, 'recall': 0.6333333333333333, 'f1': 0.6031746031746033, 'number': 30}
- Đt: {'precision': 0.8783505154639175, 'recall': 0.9703872437357631, 'f1': 0.922077922077922, 'number': 878}
- Đt trừu tượng: {'precision': 0.8298755186721992, 'recall': 0.9345794392523364, 'f1': 0.8791208791208791, 'number': 214}
- Ơn vị đo: {'precision': 0.6956521739130435, 'recall': 0.5714285714285714, 'f1': 0.6274509803921569, 'number': 28}
- Ản phẩm cụ thể: {'precision': 0.7931034482758621, 'recall': 0.5476190476190477, 'f1': 0.647887323943662, 'number': 126}
- Ản phẩm trừu tượng: {'precision': 0.6842105263157895, 'recall': 0.6341463414634146, 'f1': 0.6582278481012659, 'number': 41}
- Ịa chỉ cụ thể: {'precision': 0.4626865671641791, 'recall': 0.41333333333333333, 'f1': 0.43661971830985913, 'number': 75}
- Ịa chỉ trừu tượng: {'precision': 0.8064516129032258, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.7299270072992701, 'number': 75}
- Overall Precision: 0.8534
- Overall Recall: 0.8637
- Overall F1: 0.8585
- Overall Accuracy: 0.9399
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: 15
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 | 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 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.7596 | 1.0 | 735 | 0.3587 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 14} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116} | {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.9330143540669856, 'f1': 0.9069767441860465, 'number': 418} | {'precision': 0.49019607843137253, 'recall': 0.7575757575757576, 'f1': 0.5952380952380952, 'number': 33} | {'precision': 0.7817460317460317, 'recall': 0.8436830835117773, 'f1': 0.811534500514933, 'number': 467} | {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.34285714285714286, 'f1': 0.4528301886792453, 'number': 35} | {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.16666666666666666, 'f1': 0.2777777777777778, 'number': 30} | {'precision': 0.391304347826087, 'recall': 0.75, 'f1': 0.5142857142857143, 'number': 12} | {'precision': 0.5531914893617021, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6046511627906976, 'number': 39} | {'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.7894736842105263, 'f1': 0.6451612903225806, 'number': 38} | {'precision': 0.8495575221238938, 'recall': 0.9795918367346939, 'f1': 0.909952606635071, 'number': 294} | {'precision': 0.7286432160804021, 'recall': 0.7286432160804021, 'f1': 0.7286432160804021, 'number': 199} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30} | {'precision': 0.6962127316680097, 'recall': 0.9840546697038725, 'f1': 0.8154789995280792, 'number': 878} | {'precision': 0.7735849056603774, 'recall': 0.7663551401869159, 'f1': 0.7699530516431926, 'number': 214} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.10714285714285714, 'f1': 0.1875, 'number': 28} | {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.0873015873015873, 'f1': 0.15827338129496402, 'number': 126} | {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.14634146341463414, 'f1': 0.24, 'number': 41} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75} | {'precision': 0.8, 'recall': 0.5333333333333333, 'f1': 0.64, 'number': 75} | 0.7498 | 0.7628 | 0.7562 | 0.8961 |
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- Created
- Aug 7, 2024
- Updated
- Aug 7, 2024