robertalex-ptbr-ulyssesner

This model is a fine-tuned version of eduagarcia/RoBERTaLexPT-base on the ulysses_ner_br dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.0711
• Data: {'precision': 0.96, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9795918367346939, 'number': 72}
• Evento: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.4, 'f1': 0.5, 'number': 5}
• Fundamento: {'precision': 0.7967479674796748, 'recall': 0.9158878504672897, 'f1': 0.8521739130434782, 'number': 107}
• Local: {'precision': 0.950354609929078, 'recall': 0.9241379310344827, 'f1': 0.9370629370629371, 'number': 145}
• Organizacao: {'precision': 0.75, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8135593220338982, 'number': 81}
• Pessoa: {'precision': 0.823076923076923, 'recall': 0.9385964912280702, 'f1': 0.8770491803278688, 'number': 114}
• Produtodelei: {'precision': 0.6470588235294118, 'recall': 0.717391304347826, 'f1': 0.6804123711340206, 'number': 46}
• Overall Precision: 0.8368
• Overall Recall: 0.9088
• Overall F1: 0.8713
• Overall Accuracy: 0.9860

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: 32
• 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	Data	Evento	Fundamento	Local	Organizacao	Pessoa	Produtodelei	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
0.4776	1.0	71	0.2170	{'precision': 1.0, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.5882352941176471, 'number': 72}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.5607476635514018, 'f1': 0.5660377358490566, 'number': 107}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 145}	{'precision': 0.13445378151260504, 'recall': 0.5925925925925926, 'f1': 0.2191780821917808, 'number': 81}	{'precision': 0.16793893129770993, 'recall': 0.19298245614035087, 'f1': 0.17959183673469387, 'number': 114}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 46}	0.2528	0.2807	0.2660	0.9344
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Framework versions

• Transformers 4.44.2
• Pytorch 2.4.0+cu121
• Datasets 3.0.0
• Tokenizers 0.19.1