roberta-large-ner-ghtk-gam-data-ver-01-3090-7Aug-1

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

roberta-large-ner-ghtk-gam-data-ver-01-3090-7Aug-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: 0.5600
• Hiều cao khách hàng: {'precision': 0.8846153846153846, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9387755102040816, 'number': 23}
• Hiều dài sản phẩm: {'precision': 0.8181818181818182, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.8181818181818182, 'number': 11}
• Hiều rộng sản phẩm: {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.8, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 5}
• Hong cách mua sắm: {'precision': 0.72, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.782608695652174, 'number': 21}
• Hong cách nhà cửa: {'precision': 0.6818181818181818, 'recall': 0.6521739130434783, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 23}
• Hong cách thời trang: {'precision': 0.17391304347826086, 'recall': 0.21052631578947367, 'f1': 0.1904761904761905, 'number': 19}
• Hất tóc: {'precision': 0.5, 'recall': 0.5185185185185185, 'f1': 0.509090909090909, 'number': 27}
• Hối lượng sản phẩm: {'precision': 0.8125, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.8125, 'number': 16}
• Hời gian nhận hàng: {'precision': 0.7037037037037037, 'recall': 0.6551724137931034, 'f1': 0.6785714285714286, 'number': 29}
• Iá sản phẩm: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9777777777777777, 'number': 23}
• Oại da: {'precision': 0.6206896551724138, 'recall': 0.75, 'f1': 0.679245283018868, 'number': 24}
• Ung hoàng đạo: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 18}
• Ung mệnh: {'precision': 0.9565217391304348, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9565217391304348, 'number': 23}
• Àu da: {'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.7027027027027027, 'number': 38}
• Àu sắc sản phẩm: {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.813953488372093, 'f1': 0.8235294117647058, 'number': 43}
• Áng khuôn mặt: {'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.8947368421052632, 'number': 19}
• Áng người: {'precision': 0.7894736842105263, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8108108108108109, 'number': 18}
• Ân nặng khách hàng: {'precision': 0.9428571428571428, 'recall': 0.868421052631579, 'f1': 0.904109589041096, 'number': 38}
• Ã sản phẩm: {'precision': 0.5833333333333334, 'recall': 0.7368421052631579, 'f1': 0.6511627906976745, 'number': 19}
• Ơn vị sản phẩm: {'precision': 0.6621621621621622, 'recall': 0.7101449275362319, 'f1': 0.6853146853146853, 'number': 69}
• Ản phẩm: {'precision': 0.8378854625550661, 'recall': 0.9057142857142857, 'f1': 0.8704805491990846, 'number': 1050}
• Ật độ tóc: {'precision': 0.7368421052631579, 'recall': 0.7, 'f1': 0.717948717948718, 'number': 20}
• Ặc điểm khác của da: {'precision': 0.7954545454545454, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8333333333333334, 'number': 40}
• Ịa chỉ nhận hàng: {'precision': 0.34615384615384615, 'recall': 0.4090909090909091, 'f1': 0.37500000000000006, 'number': 44}
• Ố lượng sản phẩm: {'precision': 0.7474747474747475, 'recall': 0.7047619047619048, 'f1': 0.7254901960784313, 'number': 105}
• Ố điện thoại nhận hàng: {'precision': 0.9133333333333333, 'recall': 0.9856115107913669, 'f1': 0.9480968858131488, 'number': 139}
• Ố đo vòng 1: {'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.9285714285714286, 'f1': 0.8125000000000001, 'number': 14}
• Ố đo vòng 2: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8064516129032258, 'f1': 0.8928571428571428, 'number': 31}
• Ố đo vòng 3: {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 26}
• Ộ dài tóc: {'precision': 0.7058823529411765, 'recall': 0.631578947368421, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 19}
• Ộ tuổi khách hàng: {'precision': 0.85, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.8947368421052632, 'number': 18}
• Overall Precision: 0.8008
• Overall Recall: 0.8489
• Overall F1: 0.8241
• Overall Accuracy: 0.9268

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

Framework versions

• Transformers 4.40.2
• Pytorch 2.3.1+cu121
• Datasets 2.19.1
• Tokenizers 0.19.1