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universalner
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uner_slo_snk

Token Classification
Transformers
PyTorch
xlm-roberta
Generated from Trainer
Eval Results
Inference Endpoints
Model card Files Community
Shuheng Liu commited on
Commit
e0a344c
•
1 Parent(s): 16edeee

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  1. .gitattributes +1 -0
  2. README.md +87 -0
  3. all_results.json +25 -0
  4. config.json +51 -0
  5. eval_results.json +12 -0
  6. predict_results.json +10 -0
  7. predictions.txt +1062 -0
  8. pytorch_model.bin +3 -0
  9. special_tokens_map.json +15 -0
  10. tokenizer.json +3 -0
  11. tokenizer_config.json +20 -0
  12. train_results.json +8 -0
  13. trainer_state.json +55 -0
  14. training_args.bin +3 -0
.gitattributes CHANGED
@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
33
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
34
  *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
35
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 
 
33
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
34
  *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
35
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
36
+ tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,87 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ license: mit
3
+ base_model: xlm-roberta-large
4
+ tags:
5
+ - generated_from_trainer
6
+ datasets:
7
+ - uner_slo_snk
8
+ metrics:
9
+ - precision
10
+ - recall
11
+ - f1
12
+ - accuracy
13
+ model-index:
14
+ - name: uner_slo_snk
15
+ results:
16
+ - task:
17
+ name: Token Classification
18
+ type: token-classification
19
+ dataset:
20
+ name: uner_slo_snk
21
+ type: uner_slo_snk
22
+ config: default
23
+ split: validation
24
+ args: default
25
+ metrics:
26
+ - name: Precision
27
+ type: precision
28
+ value: 0.808972503617945
29
+ - name: Recall
30
+ type: recall
31
+ value: 0.8789308176100629
32
+ - name: F1
33
+ type: f1
34
+ value: 0.8425018839487566
35
+ - name: Accuracy
36
+ type: accuracy
37
+ value: 0.9833503494855886
38
+ ---
39
+
40
+ <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
41
+ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
42
+
43
+ # uner_slo_snk
44
+
45
+ This model is a fine-tuned version of [xlm-roberta-large](https://huggingface.co/xlm-roberta-large) on the uner_slo_snk dataset.
46
+ It achieves the following results on the evaluation set:
47
+ - Loss: 0.0903
48
+ - Precision: 0.8090
49
+ - Recall: 0.8789
50
+ - F1: 0.8425
51
+ - Accuracy: 0.9834
52
+
53
+ ## Model description
54
+
55
+ More information needed
56
+
57
+ ## Intended uses & limitations
58
+
59
+ More information needed
60
+
61
+ ## Training and evaluation data
62
+
63
+ More information needed
64
+
65
+ ## Training procedure
66
+
67
+ ### Training hyperparameters
68
+
69
+ The following hyperparameters were used during training:
70
+ - learning_rate: 3e-05
71
+ - train_batch_size: 16
72
+ - eval_batch_size: 16
73
+ - seed: 42
74
+ - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
75
+ - lr_scheduler_type: linear
76
+ - num_epochs: 5.0
77
+
78
+ ### Training results
79
+
80
+
81
+
82
+ ### Framework versions
83
+
84
+ - Transformers 4.31.0
85
+ - Pytorch 1.10.1+cu113
86
+ - Datasets 2.14.4
87
+ - Tokenizers 0.13.3
all_results.json ADDED
@@ -0,0 +1,25 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "epoch": 5.0,
3
+ "eval_accuracy": 0.9833503494855886,
4
+ "eval_f1": 0.8425018839487566,
5
+ "eval_loss": 0.09029749035835266,
6
+ "eval_precision": 0.808972503617945,
7
+ "eval_recall": 0.8789308176100629,
8
+ "eval_runtime": 2.2645,
9
+ "eval_samples": 1061,
10
+ "eval_samples_per_second": 468.532,
11
+ "eval_steps_per_second": 29.587,
12
+ "predict_accuracy": 0.9788002512562815,
13
+ "predict_f1": 0.8546824542518837,
14
+ "predict_loss": 0.12393110990524292,
15
+ "predict_precision": 0.8419936373276776,
16
+ "predict_recall": 0.8677595628415301,
17
+ "predict_runtime": 2.3028,
18
+ "predict_samples_per_second": 461.187,
19
+ "predict_steps_per_second": 29.096,
20
+ "train_loss": 0.028442844630634716,
21
+ "train_runtime": 487.3991,
22
+ "train_samples": 8484,
23
+ "train_samples_per_second": 87.033,
24
+ "train_steps_per_second": 5.447
25
+ }
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,51 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "xlm-roberta-large",
3
+ "architectures": [
4
+ "XLMRobertaForTokenClassification"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "bos_token_id": 0,
8
+ "classifier_dropout": null,
9
+ "eos_token_id": 2,
10
+ "finetuning_task": "ner",
11
+ "hidden_act": "gelu",
12
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
13
+ "hidden_size": 1024,
14
+ "id2label": {
15
+ "0": "O",
16
+ "1": "B-PER",
17
+ "2": "I-PER",
18
+ "3": "B-ORG",
19
+ "4": "I-ORG",
20
+ "5": "B-LOC",
21
+ "6": "I-LOC",
22
+ "7": "B-MISC",
23
+ "8": "I-MISC"
24
+ },
25
+ "initializer_range": 0.02,
26
+ "intermediate_size": 4096,
27
+ "label2id": {
28
+ "B-LOC": 5,
29
+ "B-MISC": 7,
30
+ "B-ORG": 3,
31
+ "B-PER": 1,
32
+ "I-LOC": 6,
33
+ "I-MISC": 8,
34
+ "I-ORG": 4,
35
+ "I-PER": 2,
36
+ "O": 0
37
+ },
38
+ "layer_norm_eps": 1e-05,
39
+ "max_position_embeddings": 514,
40
+ "model_type": "xlm-roberta",
41
+ "num_attention_heads": 16,
42
+ "num_hidden_layers": 24,
43
+ "output_past": true,
44
+ "pad_token_id": 1,
45
+ "position_embedding_type": "absolute",
46
+ "torch_dtype": "float32",
47
+ "transformers_version": "4.31.0",
48
+ "type_vocab_size": 1,
49
+ "use_cache": true,
50
+ "vocab_size": 250002
51
+ }
eval_results.json ADDED
@@ -0,0 +1,12 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "epoch": 5.0,
3
+ "eval_accuracy": 0.9833503494855886,
4
+ "eval_f1": 0.8425018839487566,
5
+ "eval_loss": 0.09029749035835266,
6
+ "eval_precision": 0.808972503617945,
7
+ "eval_recall": 0.8789308176100629,
8
+ "eval_runtime": 2.2645,
9
+ "eval_samples": 1061,
10
+ "eval_samples_per_second": 468.532,
11
+ "eval_steps_per_second": 29.587
12
+ }
predict_results.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "predict_accuracy": 0.9788002512562815,
3
+ "predict_f1": 0.8546824542518837,
4
+ "predict_loss": 0.12393110990524292,
5
+ "predict_precision": 0.8419936373276776,
6
+ "predict_recall": 0.8677595628415301,
7
+ "predict_runtime": 2.3028,
8
+ "predict_samples_per_second": 461.187,
9
+ "predict_steps_per_second": 29.096
10
+ }
predictions.txt ADDED
@@ -0,0 +1,1062 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ O O O O O O B-PER O O O O B-LOC I-LOC O O O O O O O O O O B-PER O
2
+ O O O
3
+ B-PER O O O O O O O O O O O O
4
+ O O O O B-PER O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O
5
+ O O B-LOC
6
+ O B-PER I-PER I-PER O O O B-LOC O O O
7
+ O O O O O O
8
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O
9
+ O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O
10
+ O O O O
11
+ O O O O O O O O O O
12
+ O O O O O B-PER I-PER I-PER I-PER I-PER O
13
+ O O O O O O O O O O B-PER I-PER I-PER I-PER O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O
14
+ O O O O O O O O O
15
+ O O O O O O O O
16
+ O O O O O O
17
+ O O B-PER I-PER I-PER I-PER I-PER O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O
18
+ O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O
19
+ O O O O O O O B-PER O O O O O O O O
20
+ O O O O O O O O B-PER O O O O O O O
21
+ O O O O O O O B-LOC O
22
+ O O O O O O
23
+ O O O O O O O O O
24
+ O O O O O B-PER I-PER I-PER I-PER I-PER O O O O B-LOC O O O O O O O O O
25
+ B-PER I-PER I-PER I-PER I-PER O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O
26
+ O O O O O O O O O O O B-LOC O
27
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
28
+ O O O O O O O O O
29
+ O O O O O O O O O
30
+ O O O O O O O O B-ORG I-ORG I-ORG O
31
+ O O O O O O O O O O B-PER O
32
+ O B-LOC O B-PER I-PER I-PER I-PER I-PER O O O O O O O O
33
+ O O O O O O O O B-ORG I-ORG I-ORG O
34
+ O B-PER O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O
35
+ O B-LOC O O O O O O O
36
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O B-LOC O B-PER O O O O O O O
37
+ O O B-PER O
38
+ O O O O O O O O O B-PER I-PER I-PER I-PER I-PER O
39
+ O O O O O B-PER I-PER I-PER O O O O O O O O
40
+ O O O O B-PER O O O O
41
+ O B-PER I-PER I-PER I-PER I-PER O O O O O
42
+ B-PER I-PER I-PER I-PER I-PER O O O O O O
43
+ O O O O O O
44
+ O O O O O O O B-PER O O O O B-PER O
45
+ O O O O O O O
46
+ O O O B-LOC I-LOC O B-LOC O O O O O O
47
+ O O O O B-LOC O O O B-LOC I-LOC O O O O B-LOC O B-LOC O
48
+ O B-PER I-PER I-PER I-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O
49
+ O O O O O O O O B-LOC O
50
+ O O O O O O B-PER I-PER I-PER I-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O
51
+ O O O B-LOC B-PER I-PER I-PER I-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O
52
+ O O O O O O O O
53
+ O O O O O O O O O
54
+ O O B-LOC O O O B-PER O O O
55
+ O O O O O O O O O O O O O
56
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O
57
+ O O O O O B-PER O O O O B-ORG I-ORG O
58
+ O O O O O O O
59
+ O O O O O O
60
+ O O O O O O O B-LOC O
61
+ B-PER I-PER I-PER O O O B-LOC O O O O O O B-LOC O O O B-LOC I-LOC I-LOC O O O O O O B-PER I-PER O
62
+ O O O O O O
63
+ O O O O O O O O O O O O O
64
+ O O O O B-PER I-PER O O O O O O
65
+ O O O O O O O B-PER O B-PER O
66
+ O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O
67
+ B-PER O O O O O B-PER I-PER O O O B-PER I-PER O
68
+ O O O O B-PER O O B-ORG O
69
+ O O O O O O O B-ORG O
70
+ O O O O O O
71
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8
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16
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