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library_name: transformers
license: agpl-3.0
base_model: vinai/phobert-base-v2
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: phobert-base-v2-ner-ghtk-ai-fluent-segmented-21-label-new-data-3090-6Obt-1
results: []
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# phobert-base-v2-ner-ghtk-ai-fluent-segmented-21-label-new-data-3090-6Obt-1
This model is a fine-tuned version of [vinai/phobert-base-v2](https://huggingface.co/vinai/phobert-base-v2) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.2010
- Ho: {'precision': 0.5, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4, 'number': 3}
- Hoảng thời gian: {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8333333333333333, 'number': 5}
- Háng trừu tượng: {'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 10}
- Hông tin ctt: {'precision': 0.25, 'recall': 0.16666666666666666, 'f1': 0.2, 'number': 6}
- Hụ cấp: {'precision': 0.8548387096774194, 'recall': 0.8412698412698413, 'f1': 0.848, 'number': 63}
- Hứ: {'precision': 0.5, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 9}
- Iấy tờ: {'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 8}
- Iền cụ thể: {'precision': 0.8518518518518519, 'recall': 0.7419354838709677, 'f1': 0.7931034482758621, 'number': 31}
- Iền trừu tượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}
- Ã số thuế: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 2}
- Ã đơn: {'precision': 0.6956521739130435, 'recall': 0.7272727272727273, 'f1': 0.711111111111111, 'number': 22}
- Ình thức làm việc: {'precision': 0.25, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 2}
- Ông: {'precision': 0.6881720430107527, 'recall': 0.7804878048780488, 'f1': 0.7314285714285715, 'number': 82}
- Ương: {'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8888888888888888, 'number': 54}
- Ị trí: {'precision': 0.65, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.7222222222222223, 'number': 16}
- Ố công: {'precision': 0.9304347826086956, 'recall': 0.8991596638655462, 'f1': 0.9145299145299145, 'number': 238}
- Ố giờ: {'precision': 1.0, 'recall': 0.25, 'f1': 0.4, 'number': 4}
- Ố điểm: {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 42}
- Ố đơn: {'precision': 0.5333333333333333, 'recall': 0.9411764705882353, 'f1': 0.6808510638297872, 'number': 17}
- Ợt: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
- Ỷ lệ: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
- Overall Precision: 0.8038
- Overall Recall: 0.8218
- Overall F1: 0.8127
- Overall Accuracy: 0.9591
## 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: 20
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Ho | Hoảng thời gian | Háng trừu tượng | Hông tin ctt | Hụ cấp | Hứ | Iấy tờ | Iền cụ thể | Iền trừu tượng | Ã số thuế | Ã đơn | Ình thức làm việc | Ông | Ương | Ị trí | Ố công | Ố giờ | Ố điểm | Ố đơn | Ợt | Ỷ lệ | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
| No log | 1.0 | 147 | 0.6299 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | {'precision': 0.29545454545454547, 'recall': 0.20634920634920634, 'f1': 0.24299065420560748, 'number': 63} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.047619047619047616, 'recall': 0.045454545454545456, 'f1': 0.046511627906976744, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.25806451612903225, 'recall': 0.2926829268292683, 'f1': 0.27428571428571424, 'number': 82} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 54} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16} | {'precision': 0.6141732283464567, 'recall': 0.9831932773109243, 'f1': 0.7560581583198708, 'number': 238} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 42} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} | 0.5046 | 0.4366 | 0.4682 | 0.8852 |
| No log | 2.0 | 294 | 0.3917 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | {'precision': 0.7454545454545455, 'recall': 0.6507936507936508, 'f1': 0.6949152542372882, 'number': 63} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.1935483870967742, 'f1': 0.3157894736842105, 'number': 31} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.3448275862068966, 'recall': 0.45454545454545453, 'f1': 0.39215686274509803, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.5638297872340425, 'recall': 0.6463414634146342, 'f1': 0.6022727272727272, 'number': 82} | {'precision': 0.6530612244897959, 'recall': 0.5925925925925926, 'f1': 0.6213592233009709, 'number': 54} | {'precision': 0.16666666666666666, 'recall': 0.0625, 'f1': 0.09090909090909091, 'number': 16} | {'precision': 0.7452830188679245, 'recall': 0.9957983193277311, 'f1': 0.8525179856115107, 'number': 238} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.5084745762711864, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.594059405940594, 'number': 42} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} | 0.6645 | 0.6581 | 0.6613 | 0.9248 |
| No log | 3.0 | 441 | 0.3138 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.2, 'f1': 0.25, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | {'precision': 0.7868852459016393, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7741935483870968, 'number': 63} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | {'precision': 0.7, 'recall': 0.45161290322580644, 'f1': 0.5490196078431372, 'number': 31} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.4, 'recall': 0.5454545454545454, 'f1': 0.4615384615384615, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.6794871794871795, 'recall': 0.6463414634146342, 'f1': 0.6625000000000001, 'number': 82} | {'precision': 0.6785714285714286, 'recall': 0.7037037037037037, 'f1': 0.6909090909090909, 'number': 54} | {'precision': 0.45, 'recall': 0.5625, 'f1': 0.5, 'number': 16} | {'precision': 0.8513011152416357, 'recall': 0.9621848739495799, 'f1': 0.903353057199211, 'number': 238} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.4788732394366197, 'recall': 0.8095238095238095, 'f1': 0.6017699115044247, 'number': 42} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} | 0.7192 | 0.7030 | 0.7110 | 0.9340 |
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