roberta-large-ner-ghtk-cs-rule-3090-3Aug-3

This model is a fine-tuned version of FacebookAI/xlm-roberta-large on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.4666
• Tk: {'precision': 0.5657894736842105, 'recall': 0.3706896551724138, 'f1': 0.4479166666666667, 'number': 116}
• A: {'precision': 0.9576470588235294, 'recall': 0.9736842105263158, 'f1': 0.9655990510083038, 'number': 418}
• Gày: {'precision': 0.7105263157894737, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7605633802816901, 'number': 33}
• Gày trừu tượng: {'precision': 0.8881987577639752, 'recall': 0.9186295503211992, 'f1': 0.9031578947368422, 'number': 467}
• Gân hàng: {'precision': 0.8709677419354839, 'recall': 0.7714285714285715, 'f1': 0.8181818181818182, 'number': 35}
• Hương thức thanh toán: {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 0.8666666666666667, 'f1': 0.896551724137931, 'number': 30}
• Hối lượng: {'precision': 0.38461538461538464, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.4, 'number': 12}
• Iền: {'precision': 0.7346938775510204, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.8181818181818182, 'number': 39}
• Iờ: {'precision': 0.6829268292682927, 'recall': 0.7368421052631579, 'f1': 0.7088607594936709, 'number': 38}
• Mail: {'precision': 0.9259259259259259, 'recall': 0.935374149659864, 'f1': 0.9306260575296108, 'number': 294}
• Ã đơn: {'precision': 0.8226600985221675, 'recall': 0.8391959798994975, 'f1': 0.8308457711442786, 'number': 199}
• Ên người: {'precision': 0.6, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6, 'number': 30}
• Đt trừu tượng: {'precision': 0.784, 'recall': 0.9158878504672897, 'f1': 0.8448275862068965, 'number': 214}
• Ơn vị đo: {'precision': 0.8148148148148148, 'recall': 0.7857142857142857, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 28}
• Ản phẩm cụ thể: {'precision': 0.8387096774193549, 'recall': 0.6190476190476191, 'f1': 0.7123287671232876, 'number': 126}
• Ản phẩm trừu tượng: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.7317073170731707, 'f1': 0.6976744186046511, 'number': 41}
• Ịa chỉ cụ thể: {'precision': 0.53125, 'recall': 0.4533333333333333, 'f1': 0.48920863309352514, 'number': 75}
• Ịa chỉ trừu tượng: {'precision': 0.8793103448275862, 'recall': 0.68, 'f1': 0.7669172932330827, 'number': 75}
• Overall Precision: 0.8436
• Overall Recall: 0.8366
• Overall F1: 0.8401
• Overall Accuracy: 0.9477

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	Tk	A	Gày	Gày trừu tượng	Gân hàng	Hương thức thanh toán	Hối lượng	Iền	Iờ	Mail	à đơn	Ên người	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
0.265	1.0	1470	0.3243	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116}	{'precision': 0.9887323943661972, 'recall': 0.8397129186602871, 'f1': 0.908150064683053, 'number': 418}	{'precision': 0.6216216216216216, 'recall': 0.696969696969697, 'f1': 0.6571428571428571, 'number': 33}	{'precision': 0.8931116389548693, 'recall': 0.8051391862955032, 'f1': 0.8468468468468467, 'number': 467}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35}	{'precision': 0.8076923076923077, 'recall': 0.7, 'f1': 0.75, 'number': 30}	{'precision': 0.4090909090909091, 'recall': 0.75, 'f1': 0.5294117647058824, 'number': 12}	{'precision': 0.6491228070175439, 'recall': 0.9487179487179487, 'f1': 0.7708333333333334, 'number': 39}	{'precision': 0.5636363636363636, 'recall': 0.8157894736842105, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 38}	{'precision': 0.7967479674796748, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8868778280542986, 'number': 294}	{'precision': 0.8033707865168539, 'recall': 0.7185929648241206, 'f1': 0.7586206896551724, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.9669421487603306, 'recall': 0.5467289719626168, 'f1': 0.6985074626865672, 'number': 214}	{'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.6428571428571429, 'f1': 0.5901639344262296, 'number': 28}	{'precision': 0.7532467532467533, 'recall': 0.4603174603174603, 'f1': 0.5714285714285714, 'number': 126}	{'precision': 0.42857142857142855, 'recall': 0.36585365853658536, 'f1': 0.39473684210526316, 'number': 41}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	{'precision': 0.8085106382978723, 'recall': 0.5066666666666667, 'f1': 0.6229508196721312, 'number': 75}	0.8352	0.6744	0.7463	0.9134
0.167	2.0	2940	0.2489	{'precision': 0.6413043478260869, 'recall': 0.5086206896551724, 'f1': 0.5673076923076922, 'number': 116}	{'precision': 0.931350114416476, 'recall': 0.9736842105263158, 'f1': 0.9520467836257309, 'number': 418}	{'precision': 0.5853658536585366, 'recall': 0.7272727272727273, 'f1': 0.6486486486486487, 'number': 33}	{'precision': 0.8852813852813853, 'recall': 0.8758029978586723, 'f1': 0.8805166846071043, 'number': 467}	{'precision': 0.7073170731707317, 'recall': 0.8285714285714286, 'f1': 0.7631578947368421, 'number': 35}	{'precision': 0.6571428571428571, 'recall': 0.7666666666666667, 'f1': 0.7076923076923077, 'number': 30}	{'precision': 0.42857142857142855, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4615384615384615, 'number': 12}	{'precision': 0.6904761904761905, 'recall': 0.7435897435897436, 'f1': 0.7160493827160495, 'number': 39}	{'precision': 0.5161290322580645, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.6399999999999999, 'number': 38}	{'precision': 0.8932038834951457, 'recall': 0.9387755102040817, 'f1': 0.9154228855721394, 'number': 294}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.949748743718593, 'f1': 0.6551126516464472, 'number': 199}	{'precision': 0.42424242424242425, 'recall': 0.4666666666666667, 'f1': 0.4444444444444445, 'number': 30}	{'precision': 0.675, 'recall': 0.883177570093458, 'f1': 0.7651821862348179, 'number': 214}	{'precision': 0.47368421052631576, 'recall': 0.32142857142857145, 'f1': 0.3829787234042553, 'number': 28}	{'precision': 0.6312056737588653, 'recall': 0.7063492063492064, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 126}	{'precision': 0.48717948717948717, 'recall': 0.4634146341463415, 'f1': 0.47500000000000003, 'number': 41}	{'precision': 0.32432432432432434, 'recall': 0.32, 'f1': 0.3221476510067114, 'number': 75}	{'precision': 0.7719298245614035, 'recall': 0.5866666666666667, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 75}	0.7320	0.8242	0.7754	0.9150
0.125	3.0	4410	0.2235	{'precision': 0.6020408163265306, 'recall': 0.5086206896551724, 'f1': 0.5514018691588785, 'number': 116}	{'precision': 0.9287356321839081, 'recall': 0.9665071770334929, 'f1': 0.9472450175849942, 'number': 418}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.7575757575757576, 'f1': 0.6024096385542169, 'number': 33}	{'precision': 0.8980891719745223, 'recall': 0.9057815845824411, 'f1': 0.9019189765458422, 'number': 467}	{'precision': 0.782608695652174, 'recall': 0.5142857142857142, 'f1': 0.6206896551724138, 'number': 35}	{'precision': 0.96, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8727272727272728, 'number': 30}	{'precision': 0.5833333333333334, 'recall': 0.5833333333333334, 'f1': 0.5833333333333334, 'number': 12}	{'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.6410256410256411, 'f1': 0.6756756756756757, 'number': 39}	{'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.42105263157894735, 'f1': 0.5333333333333333, 'number': 38}	{'precision': 0.9037267080745341, 'recall': 0.9897959183673469, 'f1': 0.9448051948051949, 'number': 294}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.8140703517587939, 'f1': 0.7807228915662651, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.8118811881188119, 'recall': 0.7663551401869159, 'f1': 0.7884615384615384, 'number': 214}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.8266666666666667, 'recall': 0.49206349206349204, 'f1': 0.6169154228855721, 'number': 126}	{'precision': 0.575, 'recall': 0.5609756097560976, 'f1': 0.5679012345679012, 'number': 41}	{'precision': 0.358974358974359, 'recall': 0.18666666666666668, 'f1': 0.24561403508771928, 'number': 75}	{'precision': 0.82, 'recall': 0.5466666666666666, 'f1': 0.6559999999999999, 'number': 75}	0.8277	0.7744	0.8002	0.9305
0.1035	4.0	5880	0.2927	{'precision': 0.6285714285714286, 'recall': 0.1896551724137931, 'f1': 0.2913907284768212, 'number': 116}	{'precision': 0.9725, 'recall': 0.930622009569378, 'f1': 0.9511002444987775, 'number': 418}	{'precision': 0.509090909090909, 'recall': 0.8484848484848485, 'f1': 0.6363636363636364, 'number': 33}	{'precision': 0.9105145413870246, 'recall': 0.8715203426124197, 'f1': 0.8905908096280089, 'number': 467}	{'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 0.6857142857142857, 'f1': 0.7868852459016394, 'number': 35}	{'precision': 0.9629629629629629, 'recall': 0.8666666666666667, 'f1': 0.912280701754386, 'number': 30}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.25, 'f1': 0.375, 'number': 12}	{'precision': 0.76, 'recall': 0.9743589743589743, 'f1': 0.853932584269663, 'number': 39}	{'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.5263157894736842, 'f1': 0.547945205479452, 'number': 38}	{'precision': 0.8318840579710145, 'recall': 0.9761904761904762, 'f1': 0.8982785602503913, 'number': 294}	{'precision': 0.7170542635658915, 'recall': 0.9296482412060302, 'f1': 0.8096280087527352, 'number': 199}	{'precision': 0.65, 'recall': 0.43333333333333335, 'f1': 0.5199999999999999, 'number': 30}	{'precision': 0.7782258064516129, 'recall': 0.9018691588785047, 'f1': 0.8354978354978355, 'number': 214}	{'precision': 0.6, 'recall': 0.5357142857142857, 'f1': 0.5660377358490566, 'number': 28}	{'precision': 0.8732394366197183, 'recall': 0.49206349206349204, 'f1': 0.6294416243654821, 'number': 126}	{'precision': 0.6153846153846154, 'recall': 0.5853658536585366, 'f1': 0.6, 'number': 41}	{'precision': 0.2413793103448276, 'recall': 0.09333333333333334, 'f1': 0.1346153846153846, 'number': 75}	{'precision': 0.86, 'recall': 0.5733333333333334, 'f1': 0.6880000000000001, 'number': 75}	0.8253	0.7868	0.8056	0.9329
0.0904	5.0	7350	0.2852	{'precision': 0.5918367346938775, 'recall': 0.25, 'f1': 0.3515151515151515, 'number': 116}	{'precision': 0.9740932642487047, 'recall': 0.8995215311004785, 'f1': 0.9353233830845771, 'number': 418}	{'precision': 0.5777777777777777, 'recall': 0.7878787878787878, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 33}	{'precision': 0.9193548387096774, 'recall': 0.854389721627409, 'f1': 0.8856825749167593, 'number': 467}	{'precision': 0.8484848484848485, 'recall': 0.8, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 35}	{'precision': 0.92, 'recall': 0.7666666666666667, 'f1': 0.8363636363636363, 'number': 30}	{'precision': 0.4166666666666667, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.4166666666666667, 'number': 12}	{'precision': 0.7674418604651163, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8048780487804877, 'number': 39}	{'precision': 0.6037735849056604, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.7032967032967034, 'number': 38}	{'precision': 0.8932926829268293, 'recall': 0.9965986394557823, 'f1': 0.9421221864951768, 'number': 294}	{'precision': 0.8453038674033149, 'recall': 0.7688442211055276, 'f1': 0.8052631578947368, 'number': 199}	{'precision': 0.45454545454545453, 'recall': 0.5, 'f1': 0.47619047619047616, 'number': 30}	{'precision': 0.8545454545454545, 'recall': 0.8785046728971962, 'f1': 0.8663594470046083, 'number': 214}	{'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.8928571428571429, 'f1': 0.7936507936507937, 'number': 28}	{'precision': 0.8666666666666667, 'recall': 0.4126984126984127, 'f1': 0.5591397849462365, 'number': 126}	{'precision': 0.6, 'recall': 0.2926829268292683, 'f1': 0.39344262295081966, 'number': 41}	{'precision': 0.2894736842105263, 'recall': 0.14666666666666667, 'f1': 0.19469026548672566, 'number': 75}	{'precision': 0.8363636363636363, 'recall': 0.6133333333333333, 'f1': 0.7076923076923075, 'number': 75}	0.8517	0.7692	0.8083	0.9369
0.073	6.0	8820	0.2971	{'precision': 0.6060606060606061, 'recall': 0.1724137931034483, 'f1': 0.2684563758389262, 'number': 116}	{'precision': 0.9693877551020408, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.9382716049382716, 'number': 418}	{'precision': 0.675, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7397260273972603, 'number': 33}	{'precision': 0.8957871396895787, 'recall': 0.8650963597430407, 'f1': 0.8801742919389978, 'number': 467}	{'precision': 0.8285714285714286, 'recall': 0.8285714285714286, 'f1': 0.8285714285714286, 'number': 35}	{'precision': 0.90625, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.9354838709677419, 'number': 30}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.45454545454545453, 'number': 12}	{'precision': 0.6730769230769231, 'recall': 0.8974358974358975, 'f1': 0.7692307692307692, 'number': 39}	{'precision': 0.6944444444444444, 'recall': 0.6578947368421053, 'f1': 0.6756756756756757, 'number': 38}	{'precision': 0.9130434782608695, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9545454545454545, 'number': 294}	{'precision': 0.8563829787234043, 'recall': 0.8090452261306532, 'f1': 0.8320413436692505, 'number': 199}	{'precision': 0.5357142857142857, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5172413793103449, 'number': 30}	{'precision': 0.8243243243243243, 'recall': 0.8551401869158879, 'f1': 0.8394495412844037, 'number': 214}	{'precision': 0.782608695652174, 'recall': 0.6428571428571429, 'f1': 0.7058823529411765, 'number': 28}	{'precision': 0.8295454545454546, 'recall': 0.5793650793650794, 'f1': 0.6822429906542056, 'number': 126}	{'precision': 0.6511627906976745, 'recall': 0.6829268292682927, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 41}	{'precision': 0.5208333333333334, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.40650406504065034, 'number': 75}	{'precision': 0.8103448275862069, 'recall': 0.6266666666666667, 'f1': 0.706766917293233, 'number': 75}	0.8558	0.7921	0.8227	0.9446
0.0424	7.0	10290	0.3029	{'precision': 0.4224137931034483, 'recall': 0.4224137931034483, 'f1': 0.42241379310344834, 'number': 116}	{'precision': 0.9659367396593674, 'recall': 0.9497607655502392, 'f1': 0.9577804583835947, 'number': 418}	{'precision': 0.5576923076923077, 'recall': 0.8787878787878788, 'f1': 0.6823529411764707, 'number': 33}	{'precision': 0.8938428874734607, 'recall': 0.9014989293361885, 'f1': 0.8976545842217484, 'number': 467}	{'precision': 0.8484848484848485, 'recall': 0.8, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 35}	{'precision': 0.9615384615384616, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8928571428571429, 'number': 30}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.45454545454545453, 'number': 12}	{'precision': 0.7619047619047619, 'recall': 0.8205128205128205, 'f1': 0.7901234567901233, 'number': 39}	{'precision': 0.6122448979591837, 'recall': 0.7894736842105263, 'f1': 0.6896551724137931, 'number': 38}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.7244897959183674, 'f1': 0.8402366863905326, 'number': 294}	{'precision': 0.7023809523809523, 'recall': 0.8894472361809045, 'f1': 0.7849223946784922, 'number': 199}	{'precision': 0.4117647058823529, 'recall': 0.7, 'f1': 0.5185185185185185, 'number': 30}	{'precision': 0.8558139534883721, 'recall': 0.8598130841121495, 'f1': 0.8578088578088578, 'number': 214}	{'precision': 0.7027027027027027, 'recall': 0.9285714285714286, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 28}	{'precision': 0.8481012658227848, 'recall': 0.5317460317460317, 'f1': 0.6536585365853659, 'number': 126}	{'precision': 0.46551724137931033, 'recall': 0.6585365853658537, 'f1': 0.5454545454545454, 'number': 41}	{'precision': 0.4897959183673469, 'recall': 0.32, 'f1': 0.3870967741935484, 'number': 75}	{'precision': 0.7419354838709677, 'recall': 0.6133333333333333, 'f1': 0.6715328467153284, 'number': 75}	0.8091	0.7934	0.8012	0.9347
0.0212	8.0	11760	0.3487	{'precision': 0.61, 'recall': 0.5258620689655172, 'f1': 0.5648148148148149, 'number': 116}	{'precision': 0.9695431472081218, 'recall': 0.9138755980861244, 'f1': 0.9408866995073892, 'number': 418}	{'precision': 0.6341463414634146, 'recall': 0.7878787878787878, 'f1': 0.7027027027027027, 'number': 33}	{'precision': 0.9139072847682119, 'recall': 0.8865096359743041, 'f1': 0.9, 'number': 467}	{'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 35}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.8666666666666667, 'f1': 0.9285714285714286, 'number': 30}	{'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4210526315789474, 'number': 12}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.8275862068965517, 'number': 39}	{'precision': 0.6578947368421053, 'recall': 0.6578947368421053, 'f1': 0.6578947368421053, 'number': 38}	{'precision': 0.8987730061349694, 'recall': 0.9965986394557823, 'f1': 0.9451612903225807, 'number': 294}	{'precision': 0.8415300546448088, 'recall': 0.7738693467336684, 'f1': 0.806282722513089, 'number': 199}	{'precision': 0.6129032258064516, 'recall': 0.6333333333333333, 'f1': 0.6229508196721313, 'number': 30}	{'precision': 0.823045267489712, 'recall': 0.9345794392523364, 'f1': 0.87527352297593, 'number': 214}	{'precision': 0.6551724137931034, 'recall': 0.6785714285714286, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 28}	{'precision': 0.8405797101449275, 'recall': 0.4603174603174603, 'f1': 0.5948717948717949, 'number': 126}	{'precision': 0.6222222222222222, 'recall': 0.6829268292682927, 'f1': 0.6511627906976744, 'number': 41}	{'precision': 0.44642857142857145, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.38167938931297707, 'number': 75}	{'precision': 0.8392857142857143, 'recall': 0.6266666666666667, 'f1': 0.7175572519083969, 'number': 75}	0.8472	0.8137	0.8301	0.9465
0.0235	9.0	13230	0.3739	{'precision': 0.6415094339622641, 'recall': 0.29310344827586204, 'f1': 0.40236686390532544, 'number': 116}	{'precision': 0.9524940617577197, 'recall': 0.9593301435406698, 'f1': 0.9558998808104886, 'number': 418}	{'precision': 0.6410256410256411, 'recall': 0.7575757575757576, 'f1': 0.6944444444444444, 'number': 33}	{'precision': 0.885593220338983, 'recall': 0.8950749464668094, 'f1': 0.8903088391906283, 'number': 467}	{'precision': 0.8235294117647058, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8115942028985507, 'number': 35}	{'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 0.8666666666666667, 'f1': 0.896551724137931, 'number': 30}	{'precision': 0.4, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.3636363636363636, 'number': 12}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.717948717948718, 'f1': 0.7567567567567569, 'number': 39}	{'precision': 0.6486486486486487, 'recall': 0.631578947368421, 'f1': 0.64, 'number': 38}	{'precision': 0.9214285714285714, 'recall': 0.8775510204081632, 'f1': 0.8989547038327526, 'number': 294}	{'precision': 0.8064516129032258, 'recall': 0.8793969849246231, 'f1': 0.8413461538461537, 'number': 199}	{'precision': 0.5625, 'recall': 0.6, 'f1': 0.5806451612903225, 'number': 30}	{'precision': 0.7683397683397684, 'recall': 0.9299065420560748, 'f1': 0.8414376321353065, 'number': 214}	{'precision': 0.6176470588235294, 'recall': 0.75, 'f1': 0.6774193548387097, 'number': 28}	{'precision': 0.8539325842696629, 'recall': 0.6031746031746031, 'f1': 0.7069767441860465, 'number': 126}	{'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.7317073170731707, 'f1': 0.6249999999999999, 'number': 41}	{'precision': 0.4696969696969697, 'recall': 0.41333333333333333, 'f1': 0.43971631205673756, 'number': 75}	{'precision': 0.7323943661971831, 'recall': 0.6933333333333334, 'f1': 0.7123287671232877, 'number': 75}	0.8280	0.8141	0.8210	0.9448
0.0157	10.0	14700	0.3790	{'precision': 0.640625, 'recall': 0.35344827586206895, 'f1': 0.45555555555555555, 'number': 116}	{'precision': 0.9549763033175356, 'recall': 0.9641148325358851, 'f1': 0.9595238095238096, 'number': 418}	{'precision': 0.675, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7397260273972603, 'number': 33}	{'precision': 0.8926315789473684, 'recall': 0.9079229122055674, 'f1': 0.9002123142250531, 'number': 467}	{'precision': 0.9, 'recall': 0.7714285714285715, 'f1': 0.8307692307692307, 'number': 35}	{'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 0.8666666666666667, 'f1': 0.896551724137931, 'number': 30}	{'precision': 0.42857142857142855, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4615384615384615, 'number': 12}	{'precision': 0.7346938775510204, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.8181818181818182, 'number': 39}	{'precision': 0.5681818181818182, 'recall': 0.6578947368421053, 'f1': 0.6097560975609756, 'number': 38}	{'precision': 0.9025157232704403, 'recall': 0.9761904761904762, 'f1': 0.9379084967320261, 'number': 294}	{'precision': 0.7801724137931034, 'recall': 0.9095477386934674, 'f1': 0.839907192575406, 'number': 199}	{'precision': 0.45714285714285713, 'recall': 0.5333333333333333, 'f1': 0.4923076923076923, 'number': 30}	{'precision': 0.7888446215139442, 'recall': 0.9252336448598131, 'f1': 0.8516129032258064, 'number': 214}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8275862068965518, 'number': 28}	{'precision': 0.8170731707317073, 'recall': 0.5317460317460317, 'f1': 0.6442307692307692, 'number': 126}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6829268292682927, 'f1': 0.674698795180723, 'number': 41}	{'precision': 0.45, 'recall': 0.36, 'f1': 0.39999999999999997, 'number': 75}	{'precision': 0.7741935483870968, 'recall': 0.64, 'f1': 0.7007299270072993, 'number': 75}	0.8301	0.8330	0.8316	0.9442
0.0123	11.0	16170	0.4172	{'precision': 0.65, 'recall': 0.33620689655172414, 'f1': 0.44318181818181823, 'number': 116}	{'precision': 0.9594272076372315, 'recall': 0.9617224880382775, 'f1': 0.960573476702509, 'number': 418}	{'precision': 0.6585365853658537, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7297297297297297, 'number': 33}	{'precision': 0.8770491803278688, 'recall': 0.9164882226980728, 'f1': 0.8963350785340315, 'number': 467}	{'precision': 0.8666666666666667, 'recall': 0.7428571428571429, 'f1': 0.8, 'number': 35}	{'precision': 0.8709677419354839, 'recall': 0.9, 'f1': 0.8852459016393444, 'number': 30}	{'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6153846153846153, 'number': 12}	{'precision': 0.7291666666666666, 'recall': 0.8974358974358975, 'f1': 0.8045977011494253, 'number': 39}	{'precision': 0.6382978723404256, 'recall': 0.7894736842105263, 'f1': 0.7058823529411764, 'number': 38}	{'precision': 0.8990228013029316, 'recall': 0.9387755102040817, 'f1': 0.9184692179700499, 'number': 294}	{'precision': 0.84375, 'recall': 0.8140703517587939, 'f1': 0.8286445012787724, 'number': 199}	{'precision': 0.5757575757575758, 'recall': 0.6333333333333333, 'f1': 0.6031746031746033, 'number': 30}	{'precision': 0.7992125984251969, 'recall': 0.9485981308411215, 'f1': 0.8675213675213677, 'number': 214}	{'precision': 0.71875, 'recall': 0.8214285714285714, 'f1': 0.7666666666666666, 'number': 28}	{'precision': 0.797979797979798, 'recall': 0.626984126984127, 'f1': 0.7022222222222223, 'number': 126}	{'precision': 0.5660377358490566, 'recall': 0.7317073170731707, 'f1': 0.6382978723404255, 'number': 41}	{'precision': 0.5333333333333333, 'recall': 0.4266666666666667, 'f1': 0.4740740740740741, 'number': 75}	{'precision': 0.7424242424242424, 'recall': 0.6533333333333333, 'f1': 0.6950354609929078, 'number': 75}	0.8333	0.8348	0.8341	0.9472
0.0116	12.0	17640	0.4364	{'precision': 0.6417910447761194, 'recall': 0.3706896551724138, 'f1': 0.46994535519125685, 'number': 116}	{'precision': 0.9515011547344111, 'recall': 0.9856459330143541, 'f1': 0.9682726204465336, 'number': 418}	{'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.7575757575757576, 'f1': 0.7352941176470589, 'number': 33}	{'precision': 0.8868312757201646, 'recall': 0.9229122055674518, 'f1': 0.9045120671563484, 'number': 467}	{'precision': 0.9032258064516129, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8484848484848486, 'number': 35}	{'precision': 0.9032258064516129, 'recall': 0.9333333333333333, 'f1': 0.9180327868852459, 'number': 30}	{'precision': 0.38461538461538464, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.4, 'number': 12}	{'precision': 0.7954545454545454, 'recall': 0.8974358974358975, 'f1': 0.8433734939759037, 'number': 39}	{'precision': 0.6511627906976745, 'recall': 0.7368421052631579, 'f1': 0.6913580246913581, 'number': 38}	{'precision': 0.9012738853503185, 'recall': 0.9625850340136054, 'f1': 0.930921052631579, 'number': 294}	{'precision': 0.7831858407079646, 'recall': 0.8894472361809045, 'f1': 0.8329411764705883, 'number': 199}	{'precision': 0.6551724137931034, 'recall': 0.6333333333333333, 'f1': 0.6440677966101694, 'number': 30}	{'precision': 0.7651515151515151, 'recall': 0.9439252336448598, 'f1': 0.8451882845188284, 'number': 214}	{'precision': 0.8214285714285714, 'recall': 0.8214285714285714, 'f1': 0.8214285714285714, 'number': 28}	{'precision': 0.8144329896907216, 'recall': 0.626984126984127, 'f1': 0.7085201793721972, 'number': 126}	{'precision': 0.6170212765957447, 'recall': 0.7073170731707317, 'f1': 0.6590909090909092, 'number': 41}	{'precision': 0.49230769230769234, 'recall': 0.4266666666666667, 'f1': 0.45714285714285713, 'number': 75}	{'precision': 0.7936507936507936, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.7246376811594203, 'number': 75}	0.8329	0.8498	0.8413	0.9471
0.0041	13.0	19110	0.4692	{'precision': 0.6551724137931034, 'recall': 0.3275862068965517, 'f1': 0.43678160919540227, 'number': 116}	{'precision': 0.9593301435406698, 'recall': 0.9593301435406698, 'f1': 0.9593301435406698, 'number': 418}	{'precision': 0.675, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7397260273972603, 'number': 33}	{'precision': 0.89375, 'recall': 0.9186295503211992, 'f1': 0.9060190073917636, 'number': 467}	{'precision': 0.9, 'recall': 0.7714285714285715, 'f1': 0.8307692307692307, 'number': 35}	{'precision': 0.9333333333333333, 'recall': 0.9333333333333333, 'f1': 0.9333333333333333, 'number': 30}	{'precision': 0.4166666666666667, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.4166666666666667, 'number': 12}	{'precision': 0.7291666666666666, 'recall': 0.8974358974358975, 'f1': 0.8045977011494253, 'number': 39}	{'precision': 0.575, 'recall': 0.6052631578947368, 'f1': 0.5897435897435896, 'number': 38}	{'precision': 0.9254237288135593, 'recall': 0.9285714285714286, 'f1': 0.9269949066213922, 'number': 294}	{'precision': 0.8186274509803921, 'recall': 0.8391959798994975, 'f1': 0.8287841191066998, 'number': 199}	{'precision': 0.5666666666666667, 'recall': 0.5666666666666667, 'f1': 0.5666666666666667, 'number': 30}	{'precision': 0.8151260504201681, 'recall': 0.9065420560747663, 'f1': 0.8584070796460177, 'number': 214}	{'precision': 0.7407407407407407, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.7272727272727273, 'number': 28}	{'precision': 0.8210526315789474, 'recall': 0.6190476190476191, 'f1': 0.7058823529411765, 'number': 126}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.7317073170731707, 'f1': 0.6976744186046511, 'number': 41}	{'precision': 0.515625, 'recall': 0.44, 'f1': 0.4748201438848921, 'number': 75}	{'precision': 0.8793103448275862, 'recall': 0.68, 'f1': 0.7669172932330827, 'number': 75}	0.8481	0.8264	0.8371	0.9478
0.0018	14.0	20580	0.4673	{'precision': 0.589041095890411, 'recall': 0.3706896551724138, 'f1': 0.45502645502645506, 'number': 116}	{'precision': 0.9619047619047619, 'recall': 0.9665071770334929, 'f1': 0.964200477326969, 'number': 418}	{'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.7878787878787878, 'f1': 0.7536231884057971, 'number': 33}	{'precision': 0.9017094017094017, 'recall': 0.9036402569593148, 'f1': 0.9026737967914439, 'number': 467}	{'precision': 0.9, 'recall': 0.7714285714285715, 'f1': 0.8307692307692307, 'number': 35}	{'precision': 0.9, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9, 'number': 30}	{'precision': 0.38461538461538464, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.4, 'number': 12}	{'precision': 0.7346938775510204, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.8181818181818182, 'number': 39}	{'precision': 0.625, 'recall': 0.6578947368421053, 'f1': 0.6410256410256411, 'number': 38}	{'precision': 0.9254237288135593, 'recall': 0.9285714285714286, 'f1': 0.9269949066213922, 'number': 294}	{'precision': 0.8407960199004975, 'recall': 0.8492462311557789, 'f1': 0.845, 'number': 199}	{'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.5333333333333333, 'f1': 0.5517241379310344, 'number': 30}	{'precision': 0.7983539094650206, 'recall': 0.9065420560747663, 'f1': 0.8490153172866522, 'number': 214}	{'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.75, 'f1': 0.7636363636363638, 'number': 28}	{'precision': 0.8387096774193549, 'recall': 0.6190476190476191, 'f1': 0.7123287671232876, 'number': 126}	{'precision': 0.6590909090909091, 'recall': 0.7073170731707317, 'f1': 0.6823529411764706, 'number': 41}	{'precision': 0.53125, 'recall': 0.4533333333333333, 'f1': 0.48920863309352514, 'number': 75}	{'precision': 0.8620689655172413, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.7518796992481203, 'number': 75}	0.8495	0.8278	0.8385	0.9483
0.0009	15.0	22050	0.4666	{'precision': 0.5657894736842105, 'recall': 0.3706896551724138, 'f1': 0.4479166666666667, 'number': 116}	{'precision': 0.9576470588235294, 'recall': 0.9736842105263158, 'f1': 0.9655990510083038, 'number': 418}	{'precision': 0.7105263157894737, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7605633802816901, 'number': 33}	{'precision': 0.8881987577639752, 'recall': 0.9186295503211992, 'f1': 0.9031578947368422, 'number': 467}	{'precision': 0.8709677419354839, 'recall': 0.7714285714285715, 'f1': 0.8181818181818182, 'number': 35}	{'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 0.8666666666666667, 'f1': 0.896551724137931, 'number': 30}	{'precision': 0.38461538461538464, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.4, 'number': 12}	{'precision': 0.7346938775510204, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.8181818181818182, 'number': 39}	{'precision': 0.6829268292682927, 'recall': 0.7368421052631579, 'f1': 0.7088607594936709, 'number': 38}	{'precision': 0.9259259259259259, 'recall': 0.935374149659864, 'f1': 0.9306260575296108, 'number': 294}	{'precision': 0.8226600985221675, 'recall': 0.8391959798994975, 'f1': 0.8308457711442786, 'number': 199}	{'precision': 0.6, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6, 'number': 30}	{'precision': 0.784, 'recall': 0.9158878504672897, 'f1': 0.8448275862068965, 'number': 214}	{'precision': 0.8148148148148148, 'recall': 0.7857142857142857, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 28}	{'precision': 0.8387096774193549, 'recall': 0.6190476190476191, 'f1': 0.7123287671232876, 'number': 126}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.7317073170731707, 'f1': 0.6976744186046511, 'number': 41}	{'precision': 0.53125, 'recall': 0.4533333333333333, 'f1': 0.48920863309352514, 'number': 75}	{'precision': 0.8793103448275862, 'recall': 0.68, 'f1': 0.7669172932330827, 'number': 75}	0.8436	0.8366	0.8401	0.9477

Framework versions

• Transformers 4.40.2
• Pytorch 2.3.1+cu121
• Datasets 2.19.1
• Tokenizers 0.19.1