bert-gest-pred-seqeval-partialmatch

This model is a fine-tuned version of bert-base-cased on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.7270
• Precision: 0.771293
• Recall: 0.720130
• F1: 0.727670
• Accuracy: 0.819896

Model description

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Intended uses & limitations

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Training and evaluation data

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Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 2e-05
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 16
• 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	Precision	Recall	F1	Accuracy
1.8976	1.0	147	1.1361	0.4802	0.4141	0.4034	0.7009
0.916	2.0	294	0.8206	0.6045	0.5622	0.5493	0.7744
0.5893	3.0	441	0.7711	0.7318	0.6613	0.6747	0.7952
0.4019	4.0	588	0.7270	0.7713	0.7201	0.7277	0.8199
0.2713	5.0	735	0.7353	0.8000	0.7512	0.7545	0.8349
0.1831	6.0	882	0.7802	0.7958	0.7245	0.7375	0.8303
0.1343	7.0	1029	0.7785	0.7652	0.7351	0.7204	0.8362
0.0989	8.0	1176	0.8017	0.7753	0.7317	0.7313	0.8322
0.079	9.0	1323	0.8281	0.7844	0.7297	0.7325	0.8349
0.0673	10.0	1470	0.8238	0.7765	0.7347	0.7289	0.8355

Framework versions

• Transformers 4.27.3
• Pytorch 1.13.1+cu116
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.13.2

LICENSE

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