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README.md

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 # output
 
-This model is a fine-tuned version of [michiyasunaga/BioLinkBERT-base](https://huggingface.co/michiyasunaga/BioLinkBERT-base) on the drugtemist-en-85-ner dataset.
+This model is a fine-tuned version of [michiyasunaga/BioLinkBERT-base](https://huggingface.co/michiyasunaga/BioLinkBERT-base) on the Rodrigo1771/drugtemist-en-85-ner dataset.
 It achieves the following results on the evaluation set:
 - Loss: 0.0083
 - Precision: 0.9302

all_results.json

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predict_results.json

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predictions.txt

@@ -440,7 +440,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
-O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O
@@ -538,7 +538,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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@@ -870,7 +870,7 @@ O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O
@@ -976,7 +976,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O
-O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -987,7 +987,7 @@ O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O
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-O O O B-FARMACO O O O B-FARMACO O O B-FARMACO O O O B-FARMACO O O O B-FARMACO O O O
+O O O B-FARMACO O O O B-FARMACO O I-FARMACO I-FARMACO O O O B-FARMACO O O O B-FARMACO O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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-O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
+O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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@@ -1083,7 +1083,7 @@ O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O
-O O O B-FARMACO O B-FARMACO I-FARMACO I-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O
+O O O B-FARMACO O B-FARMACO I-FARMACO I-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O
@@ -1106,7 +1106,7 @@ O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
-O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO O B-FARMACO I-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O
 O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO I-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -1261,7 +1261,7 @@ O O O O
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-O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O B-FARMACO O O O O O O O O O
+O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -1352,7 +1352,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O
-O O O O
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 B-FARMACO O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O B-FARMACO O B-FARMACO O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O
@@ -1889,15 +1889,15 @@ O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O B-FARMACO O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O
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 O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -2488,7 +2488,7 @@ O O O O O O O O
 O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O
 O O O O O O O O O O O O O
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 O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO I-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O
 O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O
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+[INFO|trainer.py:3819] 2024-09-05 10:09:10,689 >> 
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 41%|████      | 354/869 [00:03<00:05, 89.35it/s]
 42%|████▏     | 364/869 [00:04<00:05, 91.95it/s]
 43%|████▎     | 374/869 [00:04<00:05, 89.80it/s]
 44%|████▍     | 384/869 [00:04<00:05, 90.44it/s]
 45%|████▌     | 394/869 [00:04<00:05, 88.45it/s]
 46%|████▋     | 403/869 [00:04<00:05, 88.84it/s]
 48%|████▊     | 413/869 [00:04<00:05, 90.59it/s]
 49%|████▊     | 423/869 [00:04<00:04, 92.08it/s]
 50%|████▉     | 433/869 [00:04<00:04, 91.78it/s]
 51%|█████     | 443/869 [00:04<00:04, 88.63it/s]
 52%|█████▏    | 453/869 [00:05<00:04, 91.11it/s]
 53%|█████▎    | 463/869 [00:05<00:04, 89.11it/s]
 55%|█████▍    | 474/869 [00:05<00:04, 92.42it/s]
 56%|█████▌    | 484/869 [00:05<00:04, 93.65it/s]
 57%|█████▋    | 494/869 [00:05<00:04, 91.02it/s]
 58%|█████▊    | 504/869 [00:05<00:04, 89.96it/s]
 59%|█████▉    | 514/869 [00:05<00:03, 91.33it/s]
 60%|██████    | 524/869 [00:05<00:03, 88.30it/s]
 61%|██████▏   | 534/869 [00:05<00:03, 89.10it/s]
 62%|██████▏   | 543/869 [00:06<00:03, 88.01it/s]
 64%|██████▎   | 553/869 [00:06<00:03, 89.20it/s]
 65%|██████▍   | 563/869 [00:06<00:03, 90.39it/s]
 66%|██████▌   | 573/869 [00:06<00:03, 89.79it/s]
 67%|██████▋   | 582/869 [00:06<00:03, 89.66it/s]
 68%|██████▊   | 592/869 [00:06<00:03, 90.05it/s]
 69%|██████▉   | 602/869 [00:06<00:02, 91.84it/s]
 70%|███████   | 612/869 [00:06<00:02, 91.01it/s]
 72%|███████▏  | 622/869 [00:06<00:02, 91.57it/s]
 73%|███████▎  | 632/869 [00:06<00:02, 92.21it/s]
 74%|███████▍  | 642/869 [00:07<00:02, 90.75it/s]
 75%|███████▌  | 652/869 [00:07<00:02, 90.86it/s]
 76%|███████▌  | 662/869 [00:07<00:02, 89.81it/s]
 77%|███████▋  | 672/869 [00:07<00:02, 90.71it/s]
 78%|███████▊  | 682/869 [00:07<00:02, 84.07it/s]
 80%|███████▉  | 692/869 [00:07<00:02, 86.07it/s]
 81%|████████  | 701/869 [00:07<00:01, 86.94it/s]
 82%|████████▏ | 710/869 [00:07<00:01, 87.41it/s]
 83%|████████▎ | 719/869 [00:07<00:01, 87.65it/s]
 84%|████████▍ | 729/869 [00:08<00:01, 89.90it/s]
 85%|████████▌ | 739/869 [00:08<00:01, 89.22it/s]
 86%|████████▌ | 749/869 [00:08<00:01, 90.36it/s]
 87%|████████▋ | 759/869 [00:08<00:01, 90.44it/s]
 88%|████████▊ | 769/869 [00:08<00:01, 88.76it/s]
 90%|████████▉ | 778/869 [00:08<00:01, 84.28it/s]
 91%|█████████ | 788/869 [00:08<00:00, 87.02it/s]
 92%|█████████▏| 798/869 [00:08<00:00, 89.41it/s]
 93%|█████████▎| 808/869 [00:08<00:00, 89.83it/s]
 94%|█████████▍| 818/869 [00:09<00:00, 90.52it/s]
 95%|█████████▌| 828/869 [00:09<00:00, 91.82it/s]
 96%|█████████▋| 838/869 [00:09<00:00, 92.10it/s]
 98%|█████████▊| 848/869 [00:09<00:00, 93.78it/s]
 99%|█████████▊| 858/869 [00:09<00:00, 93.75it/s]
+***** eval metrics *****
+  epoch                   =     9.9891
+  eval_accuracy           =     0.9987
+  eval_f1                 =     0.9311
+  eval_loss               =     0.0083
+  eval_precision          =     0.9302
+  eval_recall             =      0.932
+  eval_runtime            = 0:00:13.32
+  eval_samples            =       6946
+  eval_samples_per_second =    521.115
+  eval_steps_per_second   =     65.196
+09/05/2024 10:09:24 - INFO - __main__ -   *** Predict ***
+[INFO|trainer.py:811] 2024-09-05 10:09:24,021 >> The following columns in the test set don't have a corresponding argument in `BertForTokenClassification.forward` and have been ignored: id, ner_tags, tokens. If id, ner_tags, tokens are not expected by `BertForTokenClassification.forward`,  you can safely ignore this message.
+[INFO|trainer.py:3819] 2024-09-05 10:09:24,023 >> 
+***** Running Prediction *****
+[INFO|trainer.py:3821] 2024-09-05 10:09:24,024 >>   Num examples = 14715
+[INFO|trainer.py:3824] 2024-09-05 10:09:24,024 >>   Batch size = 8
+
  0%|          | 0/1840 [00:00<?, ?it/s]
  1%|          | 11/1840 [00:00<00:18, 99.88it/s]
  1%|          | 21/1840 [00:00<00:19, 91.69it/s]
  2%|▏         | 31/1840 [00:00<00:19, 94.39it/s]
  2%|▏         | 41/1840 [00:00<00:19, 93.35it/s]
  3%|▎         | 51/1840 [00:00<00:19, 93.94it/s]
  3%|▎         | 61/1840 [00:00<00:19, 91.23it/s]
  4%|▍         | 71/1840 [00:00<00:19, 92.05it/s]
  4%|▍         | 82/1840 [00:00<00:18, 94.11it/s]
  5%|▌         | 92/1840 [00:00<00:18, 93.41it/s]
  6%|▌         | 102/1840 [00:01<00:18, 95.30it/s]
  6%|▌         | 112/1840 [00:01<00:17, 96.63it/s]
  7%|▋         | 122/1840 [00:01<00:17, 95.59it/s]
  7%|▋         | 132/1840 [00:01<00:18, 93.77it/s]
  8%|▊         | 142/1840 [00:01<00:18, 92.28it/s]
  8%|▊         | 152/1840 [00:01<00:18, 93.01it/s]
  9%|▉         | 162/1840 [00:01<00:18, 89.62it/s]
  9%|▉         | 172/1840 [00:01<00:18, 90.67it/s]
 10%|▉         | 182/1840 [00:01<00:17, 92.97it/s]
 10%|█         | 192/1840 [00:02<00:17, 94.61it/s]
 11%|█         | 202/1840 [00:02<00:17, 94.16it/s]
 12%|█▏        | 212/1840 [00:02<00:17, 94.74it/s]
 12%|█▏        | 222/1840 [00:02<00:17, 94.00it/s]
 13%|█▎        | 232/1840 [00:02<00:17, 92.33it/s]
 13%|█▎        | 242/1840 [00:02<00:17, 90.83it/s]
 14%|█▎        | 252/1840 [00:02<00:17, 90.92it/s]
 14%|█▍        | 262/1840 [00:02<00:17, 91.62it/s]
 15%|█▍        | 272/1840 [00:02<00:16, 92.78it/s]
 15%|█▌        | 283/1840 [00:03<00:16, 95.36it/s]
 16%|█▌        | 293/1840 [00:03<00:16, 94.52it/s]
 16%|█▋        | 303/1840 [00:03<00:16, 95.21it/s]
 17%|█▋        | 313/1840 [00:03<00:16, 94.41it/s]
 18%|█▊        | 323/1840 [00:03<00:16, 94.14it/s]
 18%|█▊        | 333/1840 [00:03<00:15, 94.75it/s]
 19%|█▊        | 343/1840 [00:03<00:15, 95.18it/s]
 19%|█▉        | 353/1840 [00:03<00:16, 92.29it/s]
 20%|█▉        | 363/1840 [00:03<00:15, 92.92it/s]
 20%|██        | 373/1840 [00:03<00:15, 94.81it/s]
 21%|██        | 383/1840 [00:04<00:15, 94.09it/s]
 21%|██▏       | 393/1840 [00:04<00:15, 94.17it/s]
 22%|██▏       | 403/1840 [00:04<00:15, 94.38it/s]
 22%|██▏       | 413/1840 [00:04<00:15, 93.59it/s]
 23%|██▎       | 423/1840 [00:04<00:15, 91.85it/s]
 24%|██▎       | 433/1840 [00:04<00:15, 90.98it/s]
 24%|██▍       | 443/1840 [00:04<00:15, 91.84it/s]
 25%|██▍       | 453/1840 [00:04<00:15, 92.24it/s]
 25%|██▌       | 463/1840 [00:04<00:14, 94.01it/s]
 26%|██▌       | 473/1840 [00:05<00:14, 93.32it/s]
 26%|██▋       | 483/1840 [00:05<00:14, 91.49it/s]
 27%|██▋       | 493/1840 [00:05<00:14, 92.11it/s]
 27%|██▋       | 503/1840 [00:05<00:14, 91.14it/s]
 28%|██▊       | 513/1840 [00:05<00:14, 92.72it/s]
 28%|██▊       | 523/1840 [00:05<00:14, 93.66it/s]
 29%|██▉       | 533/1840 [00:05<00:13, 95.44it/s]
 30%|██▉       | 543/1840 [00:05<00:13, 93.25it/s]
 30%|███       | 553/1840 [00:05<00:13, 94.21it/s]
 31%|███       | 563/1840 [00:06<00:13, 93.42it/s]
 31%|███       | 573/1840 [00:06<00:13, 93.79it/s]
 32%|███▏      | 583/1840 [00:06<00:13, 94.97it/s]
 32%|███▏      | 593/1840 [00:06<00:13, 91.59it/s]
 33%|███▎      | 603/1840 [00:06<00:13, 90.96it/s]
 33%|███▎      | 613/1840 [00:06<00:13, 91.54it/s]
 34%|███▍      | 623/1840 [00:06<00:13, 90.68it/s]
 34%|███▍      | 633/1840 [00:06<00:13, 92.56it/s]
 35%|███▍      | 643/1840 [00:06<00:12, 94.40it/s]
 35%|███▌      | 653/1840 [00:06<00:12, 94.99it/s]
 36%|███▌      | 663/1840 [00:07<00:12, 91.50it/s]
 37%|███▋      | 674/1840 [00:07<00:12, 94.18it/s]
 37%|███▋      | 684/1840 [00:07<00:12, 93.31it/s]
 38%|███▊      | 694/1840 [00:07<00:12, 93.85it/s]
 38%|███▊      | 704/1840 [00:07<00:11, 95.31it/s]
 39%|███▉      | 714/1840 [00:07<00:11, 94.68it/s]
 39%|███▉      | 724/1840 [00:07<00:11, 96.11it/s]
 40%|███▉      | 735/1840 [00:07<00:11, 97.48it/s]
 40%|████      | 745/1840 [00:07<00:11, 95.37it/s]
 41%|████      | 755/1840 [00:08<00:11, 96.18it/s]
 42%|████▏     | 765/1840 [00:08<00:11, 95.19it/s]
 42%|████▏     | 775/1840 [00:08<00:11, 93.26it/s]
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 43%|████▎     | 795/1840 [00:08<00:11, 91.71it/s]
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 46%|████▋     | 855/1840 [00:09<00:10, 91.80it/s]
 47%|████▋     | 865/1840 [00:09<00:10, 93.13it/s]
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 49%|████▉     | 905/1840 [00:09<00:10, 91.96it/s]
 50%|████▉     | 915/1840 [00:09<00:10, 92.22it/s]
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 51%|█████     | 935/1840 [00:10<00:09, 94.45it/s]
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 52%|█████▏    | 955/1840 [00:10<00:09, 90.94it/s]
 52%|█████▏    | 965/1840 [00:10<00:09, 92.65it/s]
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 54%|█████▎    | 985/1840 [00:10<00:09, 91.95it/s]
 54%|█████▍    | 995/1840 [00:10<00:09, 92.65it/s]
 55%|█████▍    | 1005/1840 [00:10<00:08, 92.91it/s]
 55%|█████▌    | 1015/1840 [00:10<00:08, 93.42it/s]
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 59%|█████▉    | 1085/1840 [00:11<00:07, 96.00it/s]
 60%|█████▉    | 1095/1840 [00:11<00:07, 96.24it/s]
 60%|██████    | 1106/1840 [00:11<00:07, 97.54it/s]
 61%|██████    | 1116/1840 [00:11<00:07, 97.60it/s]
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 62%|██████▏   | 1136/1840 [00:12<00:07, 94.19it/s]
 62%|██████▏   | 1146/1840 [00:12<00:07, 93.89it/s]
 63%|██████▎   | 1156/1840 [00:12<00:07, 93.92it/s]
 63%|██████▎   | 1166/1840 [00:12<00:07, 92.85it/s]
 64%|██████▍   | 1176/1840 [00:12<00:07, 93.01it/s]
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+[INFO|trainer.py:3503] 2024-09-05 10:09:50,568 >> Saving model checkpoint to /content/dissertation/scripts/ner/output
+[INFO|configuration_utils.py:472] 2024-09-05 10:09:50,570 >> Configuration saved in /content/dissertation/scripts/ner/output/config.json
+[INFO|modeling_utils.py:2799] 2024-09-05 10:09:51,864 >> Model weights saved in /content/dissertation/scripts/ner/output/model.safetensors
+[INFO|tokenization_utils_base.py:2684] 2024-09-05 10:09:51,865 >> tokenizer config file saved in /content/dissertation/scripts/ner/output/tokenizer_config.json
+[INFO|tokenization_utils_base.py:2693] 2024-09-05 10:09:51,865 >> Special tokens file saved in /content/dissertation/scripts/ner/output/special_tokens_map.json
+***** predict metrics *****
+  predict_accuracy           =     0.9987
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+

train_results.json

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trainer_state.json

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