README.md

metadata

license: mit
base_model: FacebookAI/xlm-roberta-large
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: roberta-large-ner-ghtk-cs-rule-3090-3Aug-2
    results: []

roberta-large-ner-ghtk-cs-rule-3090-3Aug-2

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: 1.1383
• Tk: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116}
• A: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 418}
• Gày: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 33}
• Gày trừu tượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 467}
• Gân hàng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35}
• Hương thức thanh toán: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}
• Hối lượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}
• Iền: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}
• Iờ: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 38}
• Mail: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 294}
• Ã đơn: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 199}
• Ên người: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}
• Đt trừu tượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 214}
• Ơn vị đo: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}
• Ản phẩm cụ thể: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 126}
• Ản phẩm trừu tượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41}
• Ịa chỉ cụ thể: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}
• Ịa chỉ trừu tượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}
• Overall Precision: 0.0
• Overall Recall: 0.0
• Overall F1: 0.0
• Overall Accuracy: 0.8339

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
0.8349	1.0	1470	0.9827	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 418}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 33}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 467}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 38}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 294}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 214}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 126}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	0.0	0.0	0.0	0.8339
0.7992	2.0	2940	0.9730	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 418}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 33}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 467}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 38}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 294}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 214}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 126}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	0.0	0.0	0.0	0.8339
0.7768	3.0	4410	0.9877	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 418}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 33}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 467}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 38}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 294}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 214}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 126}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	0.0	0.0	0.0	0.8339
0.7822	4.0	5880	1.0242	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 418}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 33}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 467}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 38}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 294}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 214}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 126}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	0.0	0.0	0.0	0.8339
0.7958	5.0	7350	0.9996	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 418}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 33}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 467}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 38}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 294}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 214}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 126}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	0.0	0.0	0.0	0.8339
0.7652	6.0	8820	1.0076	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 418}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 33}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 467}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 38}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 294}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 214}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 126}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	0.0	0.0	0.0	0.8339
0.7628	7.0	10290	1.0248	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 418}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 33}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 467}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 38}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 294}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 214}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 126}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	0.0	0.0	0.0	0.8339
0.7655	8.0	11760	1.0404	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 418}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 33}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 467}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 38}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 294}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 199}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 214}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 126}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75}	0.0	0.0	0.0	0.8339
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