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vit5-ner-ghtk-cs-new-data-3090-25Aug-1
Kudod/vit5-ner-ghtk-cs-new-data-3090-25Aug-1
vit5-ner-ghtk-cs-new-data-3090-25Aug-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
- t5
- Access
- Public
- Created
- Aug 25, 2024
- Updated
- Aug 25, 2024
- SHA
- a4523466
Base models
Model card
From the Hugging Face model README
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vit5-ner-ghtk-cs-new-data-3090-25Aug-1
This model is a fine-tuned version of VietAI/vit5-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.7568
- cmt: {'precision': 0.36363636363636365, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4210526315789474, 'number': 8}
- Tk: {'precision': 0.75625, 'recall': 0.5960591133004927, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 203}
- A: {'precision': 0.9617834394904459, 'recall': 0.949685534591195, 'f1': 0.9556962025316456, 'number': 318}
- Gày: {'precision': 0.5238095238095238, 'recall': 0.6470588235294118, 'f1': 0.5789473684210527, 'number': 17}
- Gày trừu tượng: {'precision': 0.8742857142857143, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.8843930635838151, 'number': 342}
- Gân hàng: {'precision': 0.7692307692307693, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7843137254901961, 'number': 25}
- Hương thức thanh toán: {'precision': 0.84, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8571428571428572, 'number': 24}
- Hối lượng: {'precision': 0.35714285714285715, 'recall': 0.625, 'f1': 0.45454545454545453, 'number': 8}
- Iền: {'precision': 0.5185185185185185, 'recall': 0.6363636363636364, 'f1': 0.5714285714285714, 'number': 22}
- Iờ: {'precision': 0.6923076923076923, 'recall': 0.84375, 'f1': 0.7605633802816902, 'number': 32}
- Mail: {'precision': 0.9585987261146497, 'recall': 0.9647435897435898, 'f1': 0.9616613418530351, 'number': 312}
- Ã đơn: {'precision': 0.7058823529411765, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7500000000000001, 'number': 195}
- Ên người: {'precision': 0.3684210526315789, 'recall': 0.35, 'f1': 0.358974358974359, 'number': 20}
- Đt: {'precision': 0.890625, 'recall': 0.9769683985002678, 'f1': 0.931800766283525, 'number': 1867}
- Đt trừu tượng: {'precision': 0.8169014084507042, 'recall': 0.7891156462585034, 'f1': 0.8027681660899654, 'number': 147}
- Ơn vị đo: {'precision': 0.8421052631578947, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.8421052631578947, 'number': 19}
- Ản phẩm cụ thể: {'precision': 0.7027027027027027, 'recall': 0.5777777777777777, 'f1': 0.6341463414634145, 'number': 45}
- Ản phẩm trừu tượng: {'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.65, 'f1': 0.6842105263157895, 'number': 20}
- Ịa chỉ cụ thể: {'precision': 0.3076923076923077, 'recall': 0.25806451612903225, 'f1': 0.2807017543859649, 'number': 31}
- Ịa chỉ trừu tượng: {'precision': 0.7358490566037735, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.709090909090909, 'number': 57}
- Overall Precision: 0.8592
- Overall Recall: 0.8990
- Overall F1: 0.8786
- Overall Accuracy: 0.8967
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 | 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 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.4279 | 1.0 | 1470 | 1.3941 | {'precision': 0.21621621621621623, 'recall': 1.0, 'f1': 0.35555555555555557, 'number': 8} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.21182266009852216, 'f1': 0.3495934959349593, 'number': 203} | {'precision': 0.9219219219219219, 'recall': 0.9654088050314465, 'f1': 0.9431643625192012, 'number': 318} | {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.8235294117647058, 'f1': 0.4745762711864407, 'number': 17} | {'precision': 0.8181818181818182, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.8547486033519553, 'number': 342} | {'precision': 0.7692307692307693, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7843137254901961, 'number': 25} | {'precision': 0.8076923076923077, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8400000000000001, 'number': 24} | {'precision': 0.14814814814814814, 'recall': 0.5, 'f1': 0.22857142857142856, 'number': 8} | {'precision': 0.3235294117647059, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3928571428571429, 'number': 22} | {'precision': 0.36923076923076925, 'recall': 0.75, 'f1': 0.4948453608247423, 'number': 32} | {'precision': 0.9283387622149837, 'recall': 0.9134615384615384, 'f1': 0.9208400646203555, 'number': 312} | {'precision': 0.4660493827160494, 'recall': 0.7743589743589744, 'f1': 0.5818882466281311, 'number': 195} | {'precision': 0.2564102564102564, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3389830508474576, 'number': 20} | {'precision': 0.8791748526522594, 'recall': 0.9587573647562935, 'f1': 0.9172431462977196, 'number': 1867} | {'precision': 0.6927083333333334, 'recall': 0.9047619047619048, 'f1': 0.784660766961652, 'number': 147} | {'precision': 0.5666666666666667, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.6938775510204083, 'number': 19} | {'precision': 0.7105263157894737, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6506024096385543, 'number': 45} | {'precision': 0.6842105263157895, 'recall': 0.65, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 20} | {'precision': 0.24, 'recall': 0.1935483870967742, 'f1': 0.21428571428571427, 'number': 31} | {'precision': 0.5483870967741935, 'recall': 0.5964912280701754, 'f1': 0.5714285714285714, 'number': 57} | 0.7904 | 0.8685 | 0.8276 | 0.8710 |
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- Created
- Aug 25, 2024
- Updated
- Aug 25, 2024