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license: mit |
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base_model: FacebookAI/xlm-roberta-large |
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tags: |
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- generated_from_trainer |
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model-index: |
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- name: roberta-large-ner-ghtk-cs-rule-3090-3Aug-2 |
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results: [] |
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<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You |
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should probably proofread and complete it, then remove this comment. --> |
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# roberta-large-ner-ghtk-cs-rule-3090-3Aug-2 |
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This model is a fine-tuned version of [FacebookAI/xlm-roberta-large](https://huggingface.co/FacebookAI/xlm-roberta-large) on the None dataset. |
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It achieves the following results on the evaluation set: |
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- Loss: 1.1383 |
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- Tk: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116} |
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- 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} |
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- 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} |
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- Iờ: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 38} |
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- Mail: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 294} |
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- Ã đơn: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 199} |
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- 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} |
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- Ịa chỉ cụ thể: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75} |
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- Ịa chỉ trừu tượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75} |
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- Overall Precision: 0.0 |
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- Overall Recall: 0.0 |
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- Overall F1: 0.0 |
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- Overall Accuracy: 0.8339 |
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## Model description |
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More information needed |
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## Intended uses & limitations |
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More information needed |
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## Training and evaluation data |
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More information needed |
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## Training procedure |
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### Training hyperparameters |
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The following hyperparameters were used during training: |
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- learning_rate: 2.5e-05 |
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- train_batch_size: 4 |
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- eval_batch_size: 4 |
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- seed: 42 |
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- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 |
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- lr_scheduler_type: linear |
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- num_epochs: 15 |
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### Training results |
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| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Tk | A | Gày | Gày trừu tượng | Gân hàng | Hương thức thanh toán | Hối lượng | Iền | Iờ | Mail | Ã 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 | |
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|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:-----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:| |
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| 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 | |
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| 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 | |
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| 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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### Framework versions |
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