roberta-large-ner-ghtk-gam-data-ver-01-3090-7Aug-1

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: 0.5600
• Hiều cao khách hàng: {'precision': 0.8846153846153846, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9387755102040816, 'number': 23}
• Hiều dài sản phẩm: {'precision': 0.8181818181818182, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.8181818181818182, 'number': 11}
• Hiều rộng sản phẩm: {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.8, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 5}
• Hong cách mua sắm: {'precision': 0.72, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.782608695652174, 'number': 21}
• Hong cách nhà cửa: {'precision': 0.6818181818181818, 'recall': 0.6521739130434783, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 23}
• Hong cách thời trang: {'precision': 0.17391304347826086, 'recall': 0.21052631578947367, 'f1': 0.1904761904761905, 'number': 19}
• Hất tóc: {'precision': 0.5, 'recall': 0.5185185185185185, 'f1': 0.509090909090909, 'number': 27}
• Hối lượng sản phẩm: {'precision': 0.8125, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.8125, 'number': 16}
• Hời gian nhận hàng: {'precision': 0.7037037037037037, 'recall': 0.6551724137931034, 'f1': 0.6785714285714286, 'number': 29}
• Iá sản phẩm: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9777777777777777, 'number': 23}
• Oại da: {'precision': 0.6206896551724138, 'recall': 0.75, 'f1': 0.679245283018868, 'number': 24}
• Ung hoàng đạo: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 18}
• Ung mệnh: {'precision': 0.9565217391304348, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9565217391304348, 'number': 23}
• Àu da: {'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.7027027027027027, 'number': 38}
• Àu sắc sản phẩm: {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.813953488372093, 'f1': 0.8235294117647058, 'number': 43}
• Áng khuôn mặt: {'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.8947368421052632, 'number': 19}
• Áng người: {'precision': 0.7894736842105263, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8108108108108109, 'number': 18}
• Ân nặng khách hàng: {'precision': 0.9428571428571428, 'recall': 0.868421052631579, 'f1': 0.904109589041096, 'number': 38}
• Ã sản phẩm: {'precision': 0.5833333333333334, 'recall': 0.7368421052631579, 'f1': 0.6511627906976745, 'number': 19}
• Ơn vị sản phẩm: {'precision': 0.6621621621621622, 'recall': 0.7101449275362319, 'f1': 0.6853146853146853, 'number': 69}
• Ản phẩm: {'precision': 0.8378854625550661, 'recall': 0.9057142857142857, 'f1': 0.8704805491990846, 'number': 1050}
• Ật độ tóc: {'precision': 0.7368421052631579, 'recall': 0.7, 'f1': 0.717948717948718, 'number': 20}
• Ặc điểm khác của da: {'precision': 0.7954545454545454, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8333333333333334, 'number': 40}
• Ịa chỉ nhận hàng: {'precision': 0.34615384615384615, 'recall': 0.4090909090909091, 'f1': 0.37500000000000006, 'number': 44}
• Ố lượng sản phẩm: {'precision': 0.7474747474747475, 'recall': 0.7047619047619048, 'f1': 0.7254901960784313, 'number': 105}
• Ố điện thoại nhận hàng: {'precision': 0.9133333333333333, 'recall': 0.9856115107913669, 'f1': 0.9480968858131488, 'number': 139}
• Ố đo vòng 1: {'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.9285714285714286, 'f1': 0.8125000000000001, 'number': 14}
• Ố đo vòng 2: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8064516129032258, 'f1': 0.8928571428571428, 'number': 31}
• Ố đo vòng 3: {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 26}
• Ộ dài tóc: {'precision': 0.7058823529411765, 'recall': 0.631578947368421, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 19}
• Ộ tuổi khách hàng: {'precision': 0.85, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.8947368421052632, 'number': 18}
• Overall Precision: 0.8008
• Overall Recall: 0.8489
• Overall F1: 0.8241
• Overall Accuracy: 0.9268

Model description

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Intended uses & limitations

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Training and evaluation data

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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	Hiều cao khách hàng	Hiều dài sản phẩm	Hiều rộng sản phẩm	Hong cách mua sắm	Hong cách nhà cửa	Hong cách thời trang	Hất tóc	Hối lượng sản phẩm	Hời gian nhận hàng	Iá sản phẩm	Oại da	Ung hoàng đạo	Ung mệnh	Àu da	Àu sắc sản phẩm	Áng khuôn mặt	Áng người	Ân nặng khách hàng	à sản phẩm	Ơn vị sản phẩm	Ản phẩm	Ật độ tóc	Ặc điểm khác của da	Ịa chỉ nhận hàng	Ố lượng sản phẩm	Ố điện thoại nhận hàng	Ố đo vòng 1	Ố đo vòng 2	Ố đo vòng 3	Ộ dài tóc	Ộ tuổi khách hàng	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
No log	1.0	371	0.3818	{'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 0.7391304347826086, 'f1': 0.8095238095238095, 'number': 23}	{'precision': 0.2727272727272727, 'recall': 0.2727272727272727, 'f1': 0.2727272727272727, 'number': 11}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.7, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6829268292682926, 'number': 21}	{'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.5217391304347826, 'f1': 0.6486486486486486, 'number': 23}	{'precision': 0.1111111111111111, 'recall': 0.21052631578947367, 'f1': 0.14545454545454545, 'number': 19}	{'precision': 0.2, 'recall': 0.25925925925925924, 'f1': 0.22580645161290322, 'number': 27}	{'precision': 0.6470588235294118, 'recall': 0.6875, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 16}	{'precision': 0.20833333333333334, 'recall': 0.3448275862068966, 'f1': 0.25974025974025977, 'number': 29}	{'precision': 0.4666666666666667, 'recall': 0.9130434782608695, 'f1': 0.6176470588235294, 'number': 23}	{'precision': 0.46875, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5357142857142857, 'number': 24}	{'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 18}	{'precision': 0.7083333333333334, 'recall': 0.7391304347826086, 'f1': 0.723404255319149, 'number': 23}	{'precision': 0.4722222222222222, 'recall': 0.4473684210526316, 'f1': 0.4594594594594595, 'number': 38}	{'precision': 0.7555555555555555, 'recall': 0.7906976744186046, 'f1': 0.7727272727272727, 'number': 43}	{'precision': 0.85, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.8717948717948718, 'number': 19}	{'precision': 0.47619047619047616, 'recall': 0.5555555555555556, 'f1': 0.5128205128205129, 'number': 18}	{'precision': 0.7560975609756098, 'recall': 0.8157894736842105, 'f1': 0.7848101265822786, 'number': 38}	{'precision': 0.38461538461538464, 'recall': 0.2631578947368421, 'f1': 0.3125, 'number': 19}	{'precision': 0.734375, 'recall': 0.6811594202898551, 'f1': 0.7067669172932332, 'number': 69}	{'precision': 0.7625607779578606, 'recall': 0.8961904761904762, 'f1': 0.8239929947460596, 'number': 1050}	{'precision': 0.5161290322580645, 'recall': 0.8, 'f1': 0.6274509803921569, 'number': 20}	{'precision': 0.5531914893617021, 'recall': 0.65, 'f1': 0.5977011494252874, 'number': 40}	{'precision': 0.15, 'recall': 0.13636363636363635, 'f1': 0.14285714285714282, 'number': 44}	{'precision': 0.6581196581196581, 'recall': 0.7333333333333333, 'f1': 0.6936936936936937, 'number': 105}	{'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.05755395683453238, 'f1': 0.10810810810810811, 'number': 139}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.14285714285714285, 'f1': 0.2, 'number': 14}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.6129032258064516, 'f1': 0.43181818181818177, 'number': 31}	{'precision': 0.6470588235294118, 'recall': 0.4230769230769231, 'f1': 0.5116279069767442, 'number': 26}	{'precision': 0.46153846153846156, 'recall': 0.631578947368421, 'f1': 0.5333333333333333, 'number': 19}	{'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.918918918918919, 'number': 18}	0.6650	0.7172	0.6901	0.8650
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