mdeberta-base-ner-ghtk-ai-fluent-21-label-new-data-3090-8Nov-1

This model is a fine-tuned version of microsoft/mdeberta-v3-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.2248
• Ho: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}
• Hoảng thời gian: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
• Háng cụ thể: {'precision': 0.7, 'recall': 0.875, 'f1': 0.7777777777777777, 'number': 16}
• Háng trừu tượng: {'precision': 0.5, 'recall': 0.4, 'f1': 0.4444444444444445, 'number': 10}
• Hông tin ctt: {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 5}
• Hụ cấp: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
• Hứ: {'precision': 0.5833333333333334, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 9}
• Iấy tờ: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
• Iền cụ thể: {'precision': 0.4857142857142857, 'recall': 0.5483870967741935, 'f1': 0.5151515151515151, 'number': 31}
• Iền trừu tượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}
• Iờ: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
• Ã số thuế: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 2}
• Ã đơn: {'precision': 0.6818181818181818, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6818181818181818, 'number': 22}
• Ình thức làm việc: {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.375, 'f1': 0.35294117647058826, 'number': 8}
• Ông: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.7804878048780488, 'f1': 0.7191011235955055, 'number': 82}
• Ăm cụ thể: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}
• Ương: {'precision': 0.7, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7368421052631577, 'number': 54}
• Ị trí: {'precision': 0.7758620689655172, 'recall': 0.9183673469387755, 'f1': 0.8411214953271028, 'number': 49}
• Ố công: {'precision': 0.9221311475409836, 'recall': 0.9868421052631579, 'f1': 0.9533898305084745, 'number': 228}
• Ố giờ: {'precision': 0.9371428571428572, 'recall': 0.8677248677248677, 'f1': 0.9010989010989011, 'number': 378}
• Ố điểm: {'precision': 0.8153846153846154, 'recall': 0.8548387096774194, 'f1': 0.8346456692913387, 'number': 62}
• Ố đơn: {'precision': 0.5294117647058824, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.5901639344262295, 'number': 27}
• Ợt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
• Ỷ lệ: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}
• Overall Precision: 0.8194
• Overall Recall: 0.8363
• Overall F1: 0.8278
• Overall Accuracy: 0.9526

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: 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: 10

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Ho	Hoảng thời gian	Háng cụ thể	Háng trừu tượng	Hông tin ctt	Hụ cấp	Hứ	Iấy tờ	Iền cụ thể	Iền trừu tượng	Iờ	Ã số thuế	Ã đơn	Ình thức làm việc	Ông	Ăm cụ thể	Ương	Ị trí	Ố công	Ố giờ	Ố điểm	Ố đơn	Ợt	Ỷ lệ	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
No log	1.0	147	0.3551	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.2, 'recall': 0.25806451612903225, 'f1': 0.22535211267605634, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.22727272727272727, 'recall': 0.45454545454545453, 'f1': 0.30303030303030304, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8}	{'precision': 0.44761904761904764, 'recall': 0.573170731707317, 'f1': 0.5026737967914437, 'number': 82}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.2037037037037037, 'f1': 0.25287356321839083, 'number': 54}	{'precision': 0.6428571428571429, 'recall': 0.7346938775510204, 'f1': 0.6857142857142857, 'number': 49}	{'precision': 0.608, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7562189054726367, 'number': 228}	{'precision': 0.8670076726342711, 'recall': 0.8968253968253969, 'f1': 0.881664499349805, 'number': 378}	{'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 0.1935483870967742, 'f1': 0.31999999999999995, 'number': 62}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 27}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	0.6537	0.6775	0.6654	0.9130
No log	2.0	294	0.2564	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.5909090909090909, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.6842105263157896, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.2, 'recall': 0.2, 'f1': 0.20000000000000004, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.36363636363636365, 'recall': 0.3870967741935484, 'f1': 0.37500000000000006, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.48, 'recall': 0.5454545454545454, 'f1': 0.5106382978723404, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8}	{'precision': 0.5217391304347826, 'recall': 0.5853658536585366, 'f1': 0.5517241379310345, 'number': 82}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.5068493150684932, 'recall': 0.6851851851851852, 'f1': 0.5826771653543307, 'number': 54}	{'precision': 0.65, 'recall': 0.7959183673469388, 'f1': 0.7155963302752293, 'number': 49}	{'precision': 0.7018633540372671, 'recall': 0.9912280701754386, 'f1': 0.8218181818181817, 'number': 228}	{'precision': 0.923943661971831, 'recall': 0.8677248677248677, 'f1': 0.8949522510231923, 'number': 378}	{'precision': 0.6617647058823529, 'recall': 0.7258064516129032, 'f1': 0.6923076923076922, 'number': 62}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 27}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	0.7201	0.7490	0.7343	0.9292
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