phobert-base-v2-ner-ghtk-ai-fluent-segmented-21-label-new-data-3090-6Obt-1

This model is a fine-tuned version of vinai/phobert-base-v2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.2010
• Ho: {'precision': 0.5, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4, 'number': 3}
• Hoảng thời gian: {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8333333333333333, 'number': 5}
• Háng trừu tượng: {'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 10}
• Hông tin ctt: {'precision': 0.25, 'recall': 0.16666666666666666, 'f1': 0.2, 'number': 6}
• Hụ cấp: {'precision': 0.8548387096774194, 'recall': 0.8412698412698413, 'f1': 0.848, 'number': 63}
• Hứ: {'precision': 0.5, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 9}
• Iấy tờ: {'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 8}
• Iền cụ thể: {'precision': 0.8518518518518519, 'recall': 0.7419354838709677, 'f1': 0.7931034482758621, 'number': 31}
• Iền trừu tượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}
• Ã số thuế: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 2}
• Ã đơn: {'precision': 0.6956521739130435, 'recall': 0.7272727272727273, 'f1': 0.711111111111111, 'number': 22}
• Ình thức làm việc: {'precision': 0.25, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 2}
• Ông: {'precision': 0.6881720430107527, 'recall': 0.7804878048780488, 'f1': 0.7314285714285715, 'number': 82}
• Ương: {'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8888888888888888, 'number': 54}
• Ị trí: {'precision': 0.65, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.7222222222222223, 'number': 16}
• Ố công: {'precision': 0.9304347826086956, 'recall': 0.8991596638655462, 'f1': 0.9145299145299145, 'number': 238}
• Ố giờ: {'precision': 1.0, 'recall': 0.25, 'f1': 0.4, 'number': 4}
• Ố điểm: {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 42}
• Ố đơn: {'precision': 0.5333333333333333, 'recall': 0.9411764705882353, 'f1': 0.6808510638297872, 'number': 17}
• Ợt: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
• Ỷ lệ: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
• Overall Precision: 0.8038
• Overall Recall: 0.8218
• Overall F1: 0.8127
• Overall Accuracy: 0.9591

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: 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: 20

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Ho	Hoảng thời gian	Háng trừu tượng	Hông tin ctt	Hụ cấp	Hứ	Iấy tờ	Iền cụ thể	Iền trừu tượng	à số thuế	à đơn	Ình thức làm việc	Ông	Ương	Ị trí	Ố công	Ố giờ	Ố điểm	Ố đơn	Ợt	Ỷ lệ	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
No log	1.0	147	0.6299	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.29545454545454547, 'recall': 0.20634920634920634, 'f1': 0.24299065420560748, 'number': 63}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.047619047619047616, 'recall': 0.045454545454545456, 'f1': 0.046511627906976744, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.25806451612903225, 'recall': 0.2926829268292683, 'f1': 0.27428571428571424, 'number': 82}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 54}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.6141732283464567, 'recall': 0.9831932773109243, 'f1': 0.7560581583198708, 'number': 238}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 42}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.5046	0.4366	0.4682	0.8852
No log	2.0	294	0.3917	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.7454545454545455, 'recall': 0.6507936507936508, 'f1': 0.6949152542372882, 'number': 63}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8}	{'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.1935483870967742, 'f1': 0.3157894736842105, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.3448275862068966, 'recall': 0.45454545454545453, 'f1': 0.39215686274509803, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.5638297872340425, 'recall': 0.6463414634146342, 'f1': 0.6022727272727272, 'number': 82}	{'precision': 0.6530612244897959, 'recall': 0.5925925925925926, 'f1': 0.6213592233009709, 'number': 54}	{'precision': 0.16666666666666666, 'recall': 0.0625, 'f1': 0.09090909090909091, 'number': 16}	{'precision': 0.7452830188679245, 'recall': 0.9957983193277311, 'f1': 0.8525179856115107, 'number': 238}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}	{'precision': 0.5084745762711864, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.594059405940594, 'number': 42}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.6645	0.6581	0.6613	0.9248
No log	3.0	441	0.3138	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.2, 'f1': 0.25, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.7868852459016393, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7741935483870968, 'number': 63}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8}	{'precision': 0.7, 'recall': 0.45161290322580644, 'f1': 0.5490196078431372, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.4, 'recall': 0.5454545454545454, 'f1': 0.4615384615384615, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.6794871794871795, 'recall': 0.6463414634146342, 'f1': 0.6625000000000001, 'number': 82}	{'precision': 0.6785714285714286, 'recall': 0.7037037037037037, 'f1': 0.6909090909090909, 'number': 54}	{'precision': 0.45, 'recall': 0.5625, 'f1': 0.5, 'number': 16}	{'precision': 0.8513011152416357, 'recall': 0.9621848739495799, 'f1': 0.903353057199211, 'number': 238}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}	{'precision': 0.4788732394366197, 'recall': 0.8095238095238095, 'f1': 0.6017699115044247, 'number': 42}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.7192	0.7030	0.7110	0.9340
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