--- license: mit base_model: FacebookAI/xlm-roberta-large tags: - generated_from_trainer model-index: - name: roberta-large-ner-ghtk-cs-new-data-seg-3090-28Aug-1 results: [] --- # roberta-large-ner-ghtk-cs-new-data-seg-3090-28Aug-1 This model is a fine-tuned version of [FacebookAI/xlm-roberta-large](https://huggingface.co/FacebookAI/xlm-roberta-large) on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.6533 - cmt: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.75, 'number': 7} - Tk: {'precision': 0.7205882352941176, 'recall': 0.620253164556962, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 79} - A: {'precision': 0.9018987341772152, 'recall': 0.9076433121019108, 'f1': 0.9047619047619049, 'number': 314} - Gày: {'precision': 0.5833333333333334, 'recall': 0.7, 'f1': 0.6363636363636365, 'number': 20} - Gày trừu tượng: {'precision': 0.8080229226361032, 'recall': 0.844311377245509, 'f1': 0.8257686676427527, 'number': 334} - Gân hàng: {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.7407407407407407, 'f1': 0.7272727272727273, 'number': 27} - Hương thức thanh toán: {'precision': 0.7, 'recall': 0.875, 'f1': 0.7777777777777777, 'number': 16} - Hối lượng: {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.375, 'f1': 0.35294117647058826, 'number': 8} - Iền: {'precision': 0.4166666666666667, 'recall': 0.5263157894736842, 'f1': 0.46511627906976744, 'number': 19} - Iờ: {'precision': 0.7575757575757576, 'recall': 0.78125, 'f1': 0.7692307692307692, 'number': 32} - Mail: {'precision': 0.9296875, 'recall': 0.9558232931726908, 'f1': 0.9425742574257426, 'number': 249} - Ã đơn: {'precision': 0.7976878612716763, 'recall': 0.7419354838709677, 'f1': 0.7688022284122564, 'number': 186} - Ên người: {'precision': 0.3793103448275862, 'recall': 0.4782608695652174, 'f1': 0.4230769230769231, 'number': 23} - Đt: {'precision': 0.8875140607424072, 'recall': 0.9704797047970479, 'f1': 0.9271445358401881, 'number': 813} - Đt trừu tượng: {'precision': 0.7621621621621621, 'recall': 0.8493975903614458, 'f1': 0.8034188034188033, 'number': 166} - Ơn vị đo: {'precision': 0.7692307692307693, 'recall': 0.625, 'f1': 0.6896551724137931, 'number': 16} - Ản phẩm cụ thể: {'precision': 0.8035714285714286, 'recall': 0.6716417910447762, 'f1': 0.7317073170731707, 'number': 67} - Ản phẩm trừu tượng: {'precision': 0.47368421052631576, 'recall': 0.4090909090909091, 'f1': 0.43902439024390244, 'number': 22} - Ịa chỉ cụ thể: {'precision': 0.36, 'recall': 0.23684210526315788, 'f1': 0.2857142857142857, 'number': 38} - Ịa chỉ trừu tượng: {'precision': 0.7291666666666666, 'recall': 0.625, 'f1': 0.6730769230769231, 'number': 56} - Overall Precision: 0.8290 - Overall Recall: 0.8559 - Overall F1: 0.8423 - Overall Accuracy: 0.9112 ## 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 | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | cmt | Tk | A | Gày | Gày trừu tượng | Gân hàng | Hương thức thanh toán | Hối lượng | Iền | Iờ | Mail | 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 | |:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:| | 0.624 | 1.0 | 735 | 0.4002 | {'precision': 0.375, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.5217391304347825, 'number': 7} | {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.12658227848101267, 'f1': 0.21505376344086025, 'number': 79} | {'precision': 0.9256198347107438, 'recall': 0.7133757961783439, 'f1': 0.8057553956834533, 'number': 314} | {'precision': 0.625, 'recall': 0.25, 'f1': 0.35714285714285715, 'number': 20} | {'precision': 0.8470149253731343, 'recall': 0.6796407185628742, 'f1': 0.7541528239202657, 'number': 334} | {'precision': 0.6206896551724138, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6428571428571429, 'number': 27} | {'precision': 0.6, 'recall': 0.1875, 'f1': 0.2857142857142857, 'number': 16} | {'precision': 0.16666666666666666, 'recall': 0.25, 'f1': 0.2, 'number': 8} | {'precision': 0.5555555555555556, 'recall': 0.5263157894736842, 'f1': 0.5405405405405405, 'number': 19} | {'precision': 0.46153846153846156, 'recall': 0.5625, 'f1': 0.5070422535211268, 'number': 32} | {'precision': 0.8355704697986577, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9104204753199269, 'number': 249} | {'precision': 0.7077922077922078, 'recall': 0.5860215053763441, 'f1': 0.6411764705882352, 'number': 186} | {'precision': 0.25806451612903225, 'recall': 0.34782608695652173, 'f1': 0.2962962962962963, 'number': 23} | {'precision': 0.8648648648648649, 'recall': 0.9446494464944649, 'f1': 0.9029982363315696, 'number': 813} | {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.07228915662650602, 'f1': 0.13333333333333333, 'number': 166} | {'precision': 0.25, 'recall': 0.0625, 'f1': 0.1, 'number': 16} | {'precision': 0.7446808510638298, 'recall': 0.5223880597014925, 'f1': 0.6140350877192982, 'number': 67} | {'precision': 0.7692307692307693, 'recall': 0.45454545454545453, 'f1': 0.5714285714285714, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 38} | {'precision': 0.7954545454545454, 'recall': 0.625, 'f1': 0.7, 'number': 56} | 0.8155 | 0.7022 | 0.7546 | 0.8722 | | 0.3789 | 2.0 | 1470 | 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