--- license: mit base_model: FacebookAI/xlm-roberta-large tags: - generated_from_trainer model-index: - name: roberta-large-ner-ghtk-csnew-data-3090-7Aug-1 results: [] --- # roberta-large-ner-ghtk-csnew-data-3090-7Aug-1 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: 0.4531 - cmt: {'precision': 0.75, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 14} - Tk: {'precision': 0.5892857142857143, 'recall': 0.28448275862068967, 'f1': 0.3837209302325582, 'number': 116} - A: {'precision': 0.9521531100478469, 'recall': 0.9521531100478469, 'f1': 0.9521531100478469, 'number': 418} - Gày: {'precision': 0.675, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7397260273972603, 'number': 33} - Gày trừu tượng: {'precision': 0.9049676025917927, 'recall': 0.8972162740899358, 'f1': 0.9010752688172042, 'number': 467} - Gân hàng: {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8695652173913043, 'number': 35} - Hương thức thanh toán: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9473684210526316, 'number': 30} - Hối lượng: {'precision': 0.625, 'recall': 0.4166666666666667, 'f1': 0.5, 'number': 12} - Iền: {'precision': 0.6956521739130435, 'recall': 0.8205128205128205, 'f1': 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0.6341463414634146, 'f1': 0.6582278481012659, 'number': 41} - Ịa chỉ cụ thể: {'precision': 0.4626865671641791, 'recall': 0.41333333333333333, 'f1': 0.43661971830985913, 'number': 75} - Ịa chỉ trừu tượng: {'precision': 0.8064516129032258, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.7299270072992701, 'number': 75} - Overall Precision: 0.8534 - Overall Recall: 0.8637 - Overall F1: 0.8585 - Overall Accuracy: 0.9399 ## 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: 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: 15 ### Training results | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | cmt | Tk | A | Gày | Gày trừu tượng | Gân hàng | Hương thức thanh toán | Hối lượng | Iền | Iờ | Mail | Ã đơn | Ên người | Đt | 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 | |:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:| | 0.7596 | 1.0 | 735 | 0.3587 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 14} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 116} | {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.9330143540669856, 'f1': 0.9069767441860465, 'number': 418} | {'precision': 0.49019607843137253, 'recall': 0.7575757575757576, 'f1': 0.5952380952380952, 'number': 33} | {'precision': 0.7817460317460317, 'recall': 0.8436830835117773, 'f1': 0.811534500514933, 'number': 467} | {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.34285714285714286, 'f1': 0.4528301886792453, 'number': 35} | {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.16666666666666666, 'f1': 0.2777777777777778, 'number': 30} | {'precision': 0.391304347826087, 'recall': 0.75, 'f1': 0.5142857142857143, 'number': 12} | {'precision': 0.5531914893617021, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6046511627906976, 'number': 39} | {'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.7894736842105263, 'f1': 0.6451612903225806, 'number': 38} | {'precision': 0.8495575221238938, 'recall': 0.9795918367346939, 'f1': 0.909952606635071, 'number': 294} | {'precision': 0.7286432160804021, 'recall': 0.7286432160804021, 'f1': 0.7286432160804021, 'number': 199} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 30} | {'precision': 0.6962127316680097, 'recall': 0.9840546697038725, 'f1': 0.8154789995280792, 'number': 878} | {'precision': 0.7735849056603774, 'recall': 0.7663551401869159, 'f1': 0.7699530516431926, 'number': 214} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.10714285714285714, 'f1': 0.1875, 'number': 28} | {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.0873015873015873, 'f1': 0.15827338129496402, 'number': 126} | {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.14634146341463414, 'f1': 0.24, 'number': 41} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 75} | {'precision': 0.8, 'recall': 0.5333333333333333, 'f1': 0.64, 'number': 75} | 0.7498 | 0.7628 | 0.7562 | 0.8961 | | 0.2765 | 2.0 | 1470 | 0.2734 | {'precision': 0.4, 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