metadata

base_model: Leo97/KoELECTRA-small-v3-modu-ner
tags:
  - generated_from_trainer
metrics:
  - precision
  - recall
  - f1
  - accuracy
model-index:
  - name: koelectra-finetuned-ner
    results: []
widget:
  - text: 상차지 안내해줘
    example_title: 상차지
  - text: 물류센터 안내해줘
    example_title: 물류센터
  - text: 고객센터 담당자 전화 연결해줘
    example_title: 고객센터
  - text: 하차지 도착시간 알려줘
    example_title: 하차지
  - text: 하차 담당자에게 문의해줘
    example_title: 담당자
  - text: 오늘 심야에 상차지는 분당 물류센터로 알려줘
    example_title: Multi

koelectra-finetuned-ner

This model is a fine-tuned version of Leo97/KoELECTRA-small-v3-modu-ner on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0165
Precision: 1.0
Recall: 1.0
F1: 1.0
Accuracy: 1.0

Model description

한국정보통신기술협회(TTA) 대분류 기준을 따르는 15 가지의 태그셋

분류	표기	정의
ARTIFACTS	AF	사람에 의해 창조된 인공물로 문화재, 건물, 악기, 도로, 무기, 운송수단, 작품명, 공산품명이 모두 이에 해당
ANIMAL	AM	사람을 제외한 짐승
CIVILIZATION	CV	문명/문화
DATE	DT	기간 및 계절, 시기/시대
EVENT	EV	특정 사건/사고/행사 명칭
STUDY_FIELD	FD	학문 분야, 학파 및 유파
LOCATION	LC	지역/장소와 지형/지리 명칭 등을 모두 포함
MATERIAL	MT	원소 및 금속, 암석/보석, 화학물질
ORGANIZATION	OG	기관 및 단체 명칭
PERSON	PS	인명 및 인물의 별칭 (유사 인물 명칭 포함)
PLANT	PT	꽃/나무, 육지식물, 해초류, 버섯류, 이끼류
QUANTITY	QT	수량/분량, 순서/순차, 수사로 이루어진 표현
TIME	TI	시계상으로 나타나는 시/시각, 시간 범위
TERM	TM	타 개체명에서 정의된 세부 개체명 이외의 개체명
THEORY	TR	특정 이론, 법칙 원리 등

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-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: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Precision	Recall	F1	Accuracy
No log	1.0	34	0.0945	0.7547	0.8	0.7767	0.9734
No log	2.0	68	0.0210	1.0	1.0	1.0	1.0
No log	3.0	102	0.0165	1.0	1.0	1.0	1.0

Framework versions

Transformers 4.34.0
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.14.1