actividad10-sarcasmo

Modelo afinado para Sarcasmo en el taller de clasificación y NER.

Base: FacebookAI/xlm-roberta-large. Batch 32; 8.0 épocas; semilla 42.

Entrenamiento: 15276 ejemplos; validación: 1910. LR inicial: 2e-05; warmup: 382 pasos; precisión: bf16.

Métricas de validación: {"eval_loss": 0.5337755680084229, "eval_precision_macro": 0.937015110451, "eval_recall_macro": 0.9342528735632184, "eval_f1_macro": 0.9355840343413455, "eval_predicted_classes": 2, "eval_runtime": 2.0471, "eval_samples_per_second": 933.039, "eval_steps_per_second": 29.31, "epoch": 8.0}.

Métricas de prueba: [{"particion": "test_original", "n": 1910, "precision": 0.9322637324653628, "recall": 0.931436575209668, "f1": 0.9318454672804144}, {"particion": "test_sin_repetidos", "n": 1908, "precision": 0.9322164963326736, "recall": 0.931391985402452, "f1": 0.9317995496196672}].

Seleccioné el batch y el checkpoint por F1 de validación. Clasificación usa F1 macro y NER usa F1 micro de entidades con BIO estricto. El resultado depende del dominio, las etiquetas y el preentrenamiento del modelo. El resultado corresponde a una semilla y no demuestra un orden universal entre arquitecturas.