End of training

README.md

@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+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: []
+---
+
+<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
+should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
+
+# roberta-large-ner-ghtk-cs-rule-3090-3Aug-2
+
+This model is a fine-tuned version of [FacebookAI/xlm-roberta-large](https://huggingface.co/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                                                        | 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 |
+|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:-----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
+| 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           |
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