bert-large-cased_deprel

izaitova/bert-large-cased_deprel

bert-large-cased_deprel is a token classification model from izaitova. Use it when you need labels on individual words, such as names. It is set up for transformers. The card lists the license as apache-2.0.

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Task: Token Classification
Library: transformers
License: apache-2.0
Model type: bert
Access: Public
Created: Aug 23, 2024
Updated: Oct 5, 2024
SHA: 137eccd1

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universal_dependencies

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From the Hugging Face model README

bert-large-cased_deprel

This model is a fine-tuned version of bert-large-cased on the universal_dependencies dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.4729
: {'precision': 0.9148264984227129, 'recall': 0.8787878787878788, 'f1': 0.8964451313755796, 'number': 330}
Arataxis: {'precision': 0.5659340659340659, 'recall': 0.42916666666666664, 'f1': 0.48815165876777245, 'number': 240}
Ark: {'precision': 0.9020356234096693, 'recall': 0.88625, 'f1': 0.8940731399747793, 'number': 800}
Ase: {'precision': 0.921038961038961, 'recall': 0.8940998487140696, 'f1': 0.9073694984646877, 'number': 1983}
Bj: {'precision': 0.9068376068376068, 'recall': 0.8668300653594772, 'f1': 0.8863826232247285, 'number': 1224}
Bl: {'precision': 0.843530591775326, 'recall': 0.81256038647343, 'f1': 0.8277559055118109, 'number': 1035}
Bl:npmod: {'precision': 0.5151515151515151, 'recall': 0.3617021276595745, 'f1': 0.42500000000000004, 'number': 47}
Bl:tmod: {'precision': 0.7755102040816326, 'recall': 0.5757575757575758, 'f1': 0.6608695652173914, 'number': 66}
C: {'precision': 0.9175531914893617, 'recall': 0.8767471410419314, 'f1': 0.8966861598440546, 'number': 787}
C:preconj: {'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.5714285714285714, 'f1': 0.6956521739130435, 'number': 14}
Cl: {'precision': 0.7215189873417721, 'recall': 0.6867469879518072, 'f1': 0.7037037037037036, 'number': 166}
Cl:relcl: {'precision': 0.7945205479452054, 'recall': 0.7631578947368421, 'f1': 0.7785234899328859, 'number': 228}
Comp: {'precision': 0.8314176245210728, 'recall': 0.7469879518072289, 'f1': 0.7869446962828649, 'number': 581}
Dvcl: {'precision': 0.7928176795580111, 'recall': 0.7863013698630137, 'f1': 0.7895460797799174, 'number': 365}
Dvmod: {'precision': 0.8616071428571429, 'recall': 0.8219761499148212, 'f1': 0.8413251961639059, 'number': 1174}
Ep: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}
Eparandum: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}
Et: {'precision': 0.938167509836987, 'recall': 0.9175371083012644, 'f1': 0.9277376320177877, 'number': 1819}
Et:predet: {'precision': 0.75, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.7317073170731706, 'number': 21}
Iscourse: {'precision': 0.8842105263157894, 'recall': 0.7058823529411765, 'f1': 0.7850467289719626, 'number': 119}
Ist: {'precision': 0.20930232558139536, 'recall': 0.1232876712328767, 'f1': 0.15517241379310345, 'number': 73}
Ixed: {'precision': 0.8604651162790697, 'recall': 0.6981132075471698, 'f1': 0.7708333333333334, 'number': 53}
Lat: {'precision': 0.797752808988764, 'recall': 0.7675675675675676, 'f1': 0.7823691460055096, 'number': 185}
Lat:foreign: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
Mod: {'precision': 0.8357102110667427, 'recall': 0.7846813069094805, 'f1': 0.8093922651933702, 'number': 1867}
Mod:npmod: {'precision': 0.5, 'recall': 0.4444444444444444, 'f1': 0.47058823529411764, 'number': 9}
Mod:poss: {'precision': 0.9192708333333334, 'recall': 0.9121447028423773, 'f1': 0.9156939040207522, 'number': 387}
Mod:tmod: {'precision': 0.8636363636363636, 'recall': 0.59375, 'f1': 0.7037037037037037, 'number': 32}
Obj: {'precision': 0.8095238095238095, 'recall': 0.7391304347826086, 'f1': 0.7727272727272727, 'number': 46}
Ocative: {'precision': 0.7894736842105263, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.7500000000000001, 'number': 21}
Oeswith: {'precision': 0.375, 'recall': 0.16666666666666666, 'f1': 0.23076923076923078, 'number': 18}
Ompound: {'precision': 0.7766990291262136, 'recall': 0.7390300230946882, 'f1': 0.7573964497041421, 'number': 866}
Ompound:prt: {'precision': 0.7464788732394366, 'recall': 0.7162162162162162, 'f1': 0.7310344827586208, 'number': 74}
Onj: {'precision': 0.8312958435207825, 'recall': 0.7439824945295405, 'f1': 0.7852193995381063, 'number': 914}
Oot: {'precision': 0.9344758064516129, 'recall': 0.926073926073926, 'f1': 0.9302558956347214, 'number': 2002}
Op: {'precision': 0.9161073825503355, 'recall': 0.9207419898819561, 'f1': 0.9184188393608074, 'number': 593}
Ppos: {'precision': 0.6090225563909775, 'recall': 0.4764705882352941, 'f1': 0.5346534653465347, 'number': 170}
Rphan: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}
Subj: {'precision': 0.9146341463414634, 'recall': 0.9031610637230306, 'f1': 0.9088613986367079, 'number': 1993}
Subj:pass: {'precision': 0.8472222222222222, 'recall': 0.7922077922077922, 'f1': 0.8187919463087249, 'number': 154}
Ummod: {'precision': 0.796, 'recall': 0.7397769516728625, 'f1': 0.7668593448940271, 'number': 269}
Unct: {'precision': 0.9247739602169982, 'recall': 0.8706162751106571, 'f1': 0.8968782883198877, 'number': 2937}
Ux: {'precision': 0.9101123595505618, 'recall': 0.8925619834710744, 'f1': 0.9012517385257302, 'number': 726}
Ux:pass: {'precision': 0.8679245283018868, 'recall': 0.8625, 'f1': 0.8652037617554859, 'number': 160}
Xpl: {'precision': 0.8589743589743589, 'recall': 0.7701149425287356, 'f1': 0.8121212121212121, 'number': 87}
Overall Precision: 0.8826
Overall Recall: 0.8414
Overall F1: 0.8615
Overall Accuracy: 0.8786

Model description

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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: 5e-05
train_batch_size: 32
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		Arataxis	Ark	Ase	Bj	Bl	Bl:npmod	Bl:tmod	C	C:preconj	Cl	Cl:relcl	Comp	Dvcl	Dvmod	Ep	Eparandum	Et	Et:predet	Iscourse	Ist	Ixed	Lat	Lat:foreign	Mod	Mod:npmod	Mod:poss	Mod:tmod	Obj	Ocative	Oeswith	Ompound	Ompound:prt	Onj	Oot	Op	Ppos	Rphan	Subj	Subj:pass	Ummod	Unct	Ux	Ux:pass	Xpl	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
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Created: Aug 23, 2024
Updated: Oct 5, 2024