phobert-large-ner-ghtk-ai-fluent-segmented-21-label-new-data-3090-6Obt-1

This model is a fine-tuned version of vinai/phobert-large on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2563
  • Ho: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
  • Hoảng thời gian: {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5}
  • Háng trừu tượng: {'precision': 0.45454545454545453, 'recall': 0.5, 'f1': 0.47619047619047616, 'number': 10}
  • Hông tin ctt: {'precision': 0.75, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6, 'number': 6}
  • Hụ cấp: {'precision': 0.84375, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8503937007874015, 'number': 63}
  • Hứ: {'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9}
  • Iấy tờ: {'precision': 0.5, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 8}
  • Iền cụ thể: {'precision': 0.76, 'recall': 0.6129032258064516, 'f1': 0.6785714285714285, 'number': 31}
  • Iền trừu tượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}
  • Ã số thuế: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}
  • Ã đơn: {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 22}
  • Ình thức làm việc: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}
  • Ông: {'precision': 0.6458333333333334, 'recall': 0.7560975609756098, 'f1': 0.6966292134831461, 'number': 82}
  • Ương: {'precision': 0.8727272727272727, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8807339449541284, 'number': 54}
  • Ị trí: {'precision': 0.8235294117647058, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8484848484848485, 'number': 16}
  • Ố công: {'precision': 0.9109311740890689, 'recall': 0.9453781512605042, 'f1': 0.9278350515463918, 'number': 238}
  • Ố giờ: {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4}
  • Ố điểm: {'precision': 0.7333333333333333, 'recall': 0.7857142857142857, 'f1': 0.7586206896551724, 'number': 42}
  • Ố đơn: {'precision': 0.5769230769230769, 'recall': 0.8823529411764706, 'f1': 0.6976744186046512, '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: 0.7972
  • Overall Recall: 0.8331
  • Overall F1: 0.8148
  • Overall Accuracy: 0.9580

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 à số thuế à 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 0.3321 {'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': 0.5632183908045977, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.6533333333333333, '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': 1.0, 'recall': 0.06451612903225806, 'f1': 0.12121212121212122, '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': 0.2564102564102564, 'recall': 0.45454545454545453, 'f1': 0.3278688524590163, 'number': 22} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} {'precision': 0.47058823529411764, 'recall': 0.6829268292682927, 'f1': 0.5572139303482587, 'number': 82} {'precision': 0.6491228070175439, 'recall': 0.6851851851851852, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 54} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16} {'precision': 0.6573816155988857, 'recall': 0.9915966386554622, 'f1': 0.7906197654941375, 'number': 238} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} {'precision': 1.0, 'recall': 0.07142857142857142, 'f1': 0.13333333333333333, '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} 0.5901 0.6308 0.6098 0.9089
No log 2.0 294 0.2113 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.5, 'recall': 0.6, 'f1': 0.5454545454545454, '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': 0.85, 'recall': 0.8095238095238095, 'f1': 0.8292682926829269, 'number': 63} {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.2222222222222222, 'f1': 0.26666666666666666, 'number': 9} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} {'precision': 0.5862068965517241, 'recall': 0.5483870967741935, 'f1': 0.5666666666666665, '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': 0.5357142857142857, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6, 'number': 22} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} {'precision': 0.5544554455445545, 'recall': 0.6829268292682927, 'f1': 0.6120218579234973, 'number': 82} {'precision': 0.7301587301587301, 'recall': 0.8518518518518519, 'f1': 0.7863247863247863, 'number': 54} {'precision': 0.6111111111111112, 'recall': 0.6875, 'f1': 0.6470588235294118, 'number': 16} {'precision': 0.8783269961977186, 'recall': 0.9705882352941176, 'f1': 0.9221556886227545, 'number': 238} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} {'precision': 0.4827586206896552, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.56, '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} 0.7256 0.7384 0.7319 0.9408
No log 3.0 441 0.2177 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.6, 'f1': 0.42857142857142855, 'number': 5} {'precision': 0.42857142857142855, 'recall': 0.3, 'f1': 0.3529411764705882, 'number': 10} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} {'precision': 0.7592592592592593, 'recall': 0.6507936507936508, 'f1': 0.7008547008547008, 'number': 63} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9} {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.625, 'f1': 0.7142857142857143, 'number': 8} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.3225806451612903, 'f1': 0.4347826086956521, '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': 0.5909090909090909, 'recall': 0.5909090909090909, 'f1': 0.5909090909090909, 'number': 22} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} {'precision': 0.7671232876712328, 'recall': 0.6829268292682927, 'f1': 0.7225806451612903, 'number': 82} {'precision': 0.8780487804878049, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.7578947368421053, 'number': 54} {'precision': 0.47058823529411764, 'recall': 0.5, 'f1': 0.48484848484848486, 'number': 16} {'precision': 0.944206008583691, 'recall': 0.9243697478991597, 'f1': 0.9341825902335458, 'number': 238} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} {'precision': 1.0, 'recall': 0.5238095238095238, 'f1': 0.6875000000000001, '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} 0.8310 0.6790 0.7473 0.9465
0.3687 4.0 588 0.2049 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7272727272727272, 'number': 5} {'precision': 0.5, 'recall': 0.4, 'f1': 0.4444444444444445, 'number': 10} {'precision': 1.0, 'recall': 0.16666666666666666, 'f1': 0.2857142857142857, 'number': 6} {'precision': 0.8448275862068966, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.8099173553719008, 'number': 63} {'precision': 0.46153846153846156, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.5454545454545455, 'number': 9} {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5333333333333333, 'number': 8} {'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.5161290322580645, 'f1': 0.6037735849056604, 'number': 31} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} {'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 2} {'precision': 0.3684210526315789, 'recall': 0.3181818181818182, 'f1': 0.3414634146341463, 'number': 22} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 2} {'precision': 0.6867469879518072, 'recall': 0.6951219512195121, 'f1': 0.6909090909090909, 'number': 82} {'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8888888888888888, 'number': 54} {'precision': 0.7058823529411765, 'recall': 0.75, 'f1': 0.7272727272727272, 'number': 16} {'precision': 0.9083333333333333, 'recall': 0.9159663865546218, 'f1': 0.9121338912133891, 'number': 238} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} {'precision': 0.75, 'recall': 0.6428571428571429, 'f1': 0.6923076923076924, 'number': 42} {'precision': 0.625, 'recall': 0.8823529411764706, 'f1': 0.7317073170731708, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7950 0.7592 0.7767 0.9497
0.3687 5.0 735 0.1798 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6, 'number': 5} {'precision': 0.25, 'recall': 0.2, 'f1': 0.22222222222222224, 'number': 10} {'precision': 0.4, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.3636363636363636, 'number': 6} {'precision': 0.875, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8818897637795274, 'number': 63} {'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6, 'number': 9} {'precision': 0.625, 'recall': 0.625, 'f1': 0.625, 'number': 8} {'precision': 0.9047619047619048, 'recall': 0.6129032258064516, 'f1': 0.7307692307692307, 'number': 31} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} {'precision': 1.0, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2} {'precision': 0.625, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6521739130434783, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6976744186046512, 'recall': 0.7317073170731707, 'f1': 0.7142857142857143, 'number': 82} {'precision': 0.8421052631578947, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8648648648648649, 'number': 54} {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.75, 'f1': 0.6486486486486486, 'number': 16} {'precision': 0.9396551724137931, 'recall': 0.9159663865546218, 'f1': 0.9276595744680851, 'number': 238} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} {'precision': 0.8157894736842105, 'recall': 0.7380952380952381, 'f1': 0.775, 'number': 42} {'precision': 0.6818181818181818, 'recall': 0.8823529411764706, 'f1': 0.7692307692307693, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.8164 0.7994 0.8078 0.9574
0.3687 6.0 882 0.1847 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8333333333333333, 'number': 5} {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.4, 'f1': 0.47058823529411764, 'number': 10} {'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 6} {'precision': 0.84375, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8503937007874015, 'number': 63} {'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6, 'number': 9} {'precision': 0.5555555555555556, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5882352941176471, 'number': 8} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.5806451612903226, 'f1': 0.6206896551724138, 'number': 31} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.4, 'f1': 0.5, 'number': 5} {'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 2} {'precision': 0.56, 'recall': 0.6363636363636364, 'f1': 0.5957446808510639, 'number': 22} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 2} {'precision': 0.7011494252873564, 'recall': 0.7439024390243902, 'f1': 0.7218934911242605, 'number': 82} {'precision': 0.8269230769230769, 'recall': 0.7962962962962963, 'f1': 0.8113207547169811, 'number': 54} {'precision': 0.7058823529411765, 'recall': 0.75, 'f1': 0.7272727272727272, 'number': 16} {'precision': 0.9123505976095617, 'recall': 0.9621848739495799, 'f1': 0.9366053169734151, 'number': 238} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} {'precision': 0.6976744186046512, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.7058823529411765, 'number': 42} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.8235294117647058, 'f1': 0.7368421052631577, 'number': 17} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7950 0.8090 0.8019 0.9557
0.0827 7.0 1029 0.1895 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5} {'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.6, 'f1': 0.5714285714285713, 'number': 10} {'precision': 0.5, 'recall': 0.16666666666666666, 'f1': 0.25, 'number': 6} {'precision': 0.8181818181818182, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8372093023255814, 'number': 63} {'precision': 0.6363636363636364, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7000000000000001, 'number': 9} {'precision': 0.5555555555555556, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5882352941176471, 'number': 8} {'precision': 0.6296296296296297, 'recall': 0.5483870967741935, 'f1': 0.5862068965517241, 'number': 31} {'precision': 1.0, 'recall': 0.2, 'f1': 0.33333333333333337, 'number': 5} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6363636363636364, 'f1': 0.6511627906976744, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6413043478260869, 'recall': 0.7195121951219512, 'f1': 0.6781609195402298, 'number': 82} {'precision': 0.8958333333333334, 'recall': 0.7962962962962963, 'f1': 0.8431372549019608, 'number': 54} {'precision': 0.6875, 'recall': 0.6875, 'f1': 0.6875, 'number': 16} {'precision': 0.9139344262295082, 'recall': 0.9369747899159664, 'f1': 0.925311203319502, 'number': 238} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} {'precision': 0.7857142857142857, 'recall': 0.7857142857142857, 'f1': 0.7857142857142857, 'number': 42} {'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.7647058823529411, 'f1': 0.7428571428571428, 'number': 17} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7965 0.7978 0.7971 0.9570
0.0827 8.0 1176 0.2414 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7272727272727272, 'number': 5} {'precision': 0.45454545454545453, 'recall': 0.5, 'f1': 0.47619047619047616, 'number': 10} {'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 6} {'precision': 0.8421052631578947, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.8, 'number': 63} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 9} {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.625, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 8} {'precision': 0.6470588235294118, 'recall': 0.3548387096774194, 'f1': 0.4583333333333333, 'number': 31} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} {'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 2} {'precision': 0.6190476190476191, 'recall': 0.5909090909090909, 'f1': 0.6046511627906977, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6781609195402298, 'recall': 0.7195121951219512, 'f1': 0.6982248520710059, 'number': 82} {'precision': 0.8301886792452831, 'recall': 0.8148148148148148, 'f1': 0.8224299065420562, 'number': 54} {'precision': 0.6470588235294118, 'recall': 0.6875, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 16} {'precision': 0.9322033898305084, 'recall': 0.9243697478991597, 'f1': 0.9282700421940928, 'number': 238} {'precision': 0.5, 'recall': 0.25, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 4} {'precision': 0.7619047619047619, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7619047619047619, 'number': 42} {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.5882352941176471, 'f1': 0.6896551724137931, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.8098 0.7657 0.7871 0.9528
0.0827 9.0 1323 0.2272 {'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3} {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5} {'precision': 0.4166666666666667, 'recall': 0.5, 'f1': 0.45454545454545453, 'number': 10} {'precision': 1.0, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 6} {'precision': 0.8615384615384616, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8750000000000001, 'number': 63} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9} {'precision': 0.625, 'recall': 0.625, 'f1': 0.625, 'number': 8} {'precision': 0.5277777777777778, 'recall': 0.6129032258064516, 'f1': 0.5671641791044777, 'number': 31} {'precision': 0.5, 'recall': 0.2, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 5} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6521739130434783, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.5304347826086957, 'recall': 0.7439024390243902, 'f1': 0.6192893401015229, 'number': 82} {'precision': 0.8518518518518519, 'recall': 0.8518518518518519, 'f1': 0.8518518518518519, 'number': 54} {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.9375, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 16} {'precision': 0.8841698841698842, 'recall': 0.9621848739495799, 'f1': 0.921529175050302, 'number': 238} {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4} {'precision': 0.6956521739130435, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7272727272727272, 'number': 42} {'precision': 0.625, 'recall': 0.8823529411764706, 'f1': 0.7317073170731708, 'number': 17} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7504 0.8395 0.7924 0.9543
0.0827 10.0 1470 0.2128 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6, 'number': 5} {'precision': 0.4, 'recall': 0.4, 'f1': 0.4000000000000001, 'number': 10} {'precision': 1.0, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 6} {'precision': 0.859375, 'recall': 0.873015873015873, 'f1': 0.8661417322834646, 'number': 63} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9} {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5333333333333333, 'number': 8} {'precision': 0.75, 'recall': 0.5806451612903226, 'f1': 0.6545454545454547, 'number': 31} {'precision': 1.0, 'recall': 0.2, 'f1': 0.33333333333333337, 'number': 5} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.55, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5238095238095238, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6931818181818182, 'recall': 0.7439024390243902, 'f1': 0.7176470588235295, 'number': 82} {'precision': 0.8727272727272727, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8807339449541284, 'number': 54} {'precision': 0.8, 'recall': 0.75, 'f1': 0.7741935483870969, 'number': 16} {'precision': 0.904, 'recall': 0.9495798319327731, 'f1': 0.9262295081967212, 'number': 238} {'precision': 0.75, 'recall': 0.75, 'f1': 0.75, 'number': 4} {'precision': 0.7857142857142857, 'recall': 0.7857142857142857, 'f1': 0.7857142857142857, 'number': 42} {'precision': 0.5652173913043478, 'recall': 0.7647058823529411, 'f1': 0.65, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.8051 0.8154 0.8102 0.9570
0.0321 11.0 1617 0.2183 {'precision': 0.5, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4, 'number': 3} {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5} {'precision': 0.38461538461538464, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4347826086956522, 'number': 10} {'precision': 0.75, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6, 'number': 6} {'precision': 0.828125, 'recall': 0.8412698412698413, 'f1': 0.8346456692913385, 'number': 63} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9} {'precision': 0.45454545454545453, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5263157894736842, 'number': 8} {'precision': 0.6538461538461539, 'recall': 0.5483870967741935, 'f1': 0.5964912280701755, 'number': 31} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.4, 'f1': 0.5, 'number': 5} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6956521739130435, 'recall': 0.7272727272727273, 'f1': 0.711111111111111, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.7011494252873564, 'recall': 0.7439024390243902, 'f1': 0.7218934911242605, 'number': 82} {'precision': 0.9074074074074074, 'recall': 0.9074074074074074, 'f1': 0.9074074074074074, 'number': 54} {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.875, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 16} {'precision': 0.9224489795918367, 'recall': 0.9495798319327731, 'f1': 0.9358178053830227, 'number': 238} {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4} {'precision': 0.75, 'recall': 0.7857142857142857, 'f1': 0.7674418604651163, 'number': 42} {'precision': 0.5483870967741935, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7083333333333333, 'number': 17} {'precision': 0.75, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7973 0.8395 0.8178 0.9574
0.0321 12.0 1764 0.2334 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5} {'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.6, 'f1': 0.5714285714285713, 'number': 10} {'precision': 0.75, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6, 'number': 6} {'precision': 0.8153846153846154, 'recall': 0.8412698412698413, 'f1': 0.8281250000000001, 'number': 63} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9} {'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 8} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6451612903225806, 'f1': 0.6557377049180327, 'number': 31} {'precision': 1.0, 'recall': 0.2, 'f1': 0.33333333333333337, 'number': 5} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6956521739130435, 'recall': 0.7272727272727273, 'f1': 0.711111111111111, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6326530612244898, 'recall': 0.7560975609756098, 'f1': 0.6888888888888889, 'number': 82} {'precision': 0.9038461538461539, 'recall': 0.8703703703703703, 'f1': 0.8867924528301887, 'number': 54} {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.875, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 16} {'precision': 0.8949416342412452, 'recall': 0.9663865546218487, 'f1': 0.9292929292929293, 'number': 238} {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4} {'precision': 0.7441860465116279, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7529411764705882, 'number': 42} {'precision': 0.625, 'recall': 0.8823529411764706, 'f1': 0.7317073170731708, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7892 0.8411 0.8143 0.9567
0.0321 13.0 1911 0.2540 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7272727272727272, 'number': 5} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6, 'number': 10} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4444444444444444, 'number': 6} {'precision': 0.819672131147541, 'recall': 0.7936507936507936, 'f1': 0.8064516129032259, 'number': 63} {'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6, 'number': 9} {'precision': 0.5, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 8} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.5161290322580645, 'f1': 0.5818181818181819, 'number': 31} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4, 'number': 2} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.7272727272727273, 'f1': 0.6956521739130435, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6630434782608695, 'recall': 0.7439024390243902, 'f1': 0.7011494252873564, 'number': 82} {'precision': 0.9038461538461539, 'recall': 0.8703703703703703, 'f1': 0.8867924528301887, 'number': 54} {'precision': 0.7647058823529411, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.787878787878788, 'number': 16} {'precision': 0.9068825910931174, 'recall': 0.9411764705882353, 'f1': 0.9237113402061856, 'number': 238} {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4} {'precision': 0.7391304347826086, 'recall': 0.8095238095238095, 'f1': 0.7727272727272727, 'number': 42} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.7058823529411765, 'f1': 0.6857142857142857, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7956 0.8122 0.8038 0.9543
0.017 14.0 2058 0.2377 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5} {'precision': 0.5555555555555556, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5263157894736842, 'number': 10} {'precision': 1.0, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 6} {'precision': 0.828125, 'recall': 0.8412698412698413, 'f1': 0.8346456692913385, 'number': 63} {'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6, 'number': 9} {'precision': 0.5, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 8} {'precision': 0.75, 'recall': 0.5806451612903226, 'f1': 0.6545454545454547, 'number': 31} {'precision': 1.0, 'recall': 0.2, 'f1': 0.33333333333333337, 'number': 5} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6363636363636364, 'recall': 0.6363636363636364, 'f1': 0.6363636363636364, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6363636363636364, 'recall': 0.7682926829268293, 'f1': 0.6961325966850828, 'number': 82} {'precision': 0.875, 'recall': 0.9074074074074074, 'f1': 0.8909090909090909, 'number': 54} {'precision': 0.6470588235294118, 'recall': 0.6875, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 16} {'precision': 0.9135802469135802, 'recall': 0.9327731092436975, 'f1': 0.9230769230769231, 'number': 238} {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4} {'precision': 0.8, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7804878048780488, 'number': 42} {'precision': 0.5769230769230769, 'recall': 0.8823529411764706, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7938 0.8218 0.8076 0.9577
0.017 15.0 2205 0.2425 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7272727272727272, 'number': 5} {'precision': 0.4166666666666667, 'recall': 0.5, 'f1': 0.45454545454545453, 'number': 10} {'precision': 1.0, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 6} {'precision': 0.8253968253968254, 'recall': 0.8253968253968254, 'f1': 0.8253968253968254, 'number': 63} {'precision': 0.7, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7368421052631577, 'number': 9} {'precision': 0.5, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 8} {'precision': 0.6551724137931034, 'recall': 0.6129032258064516, 'f1': 0.6333333333333333, 'number': 31} {'precision': 1.0, 'recall': 0.2, 'f1': 0.33333333333333337, 'number': 5} {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4, 'number': 2} {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.625, 'recall': 0.7317073170731707, 'f1': 0.6741573033707865, 'number': 82} {'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8888888888888888, 'number': 54} {'precision': 0.875, 'recall': 0.875, 'f1': 0.875, 'number': 16} {'precision': 0.9036144578313253, 'recall': 0.9453781512605042, 'f1': 0.9240246406570842, 'number': 238} {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4} {'precision': 0.68, 'recall': 0.8095238095238095, 'f1': 0.7391304347826089, 'number': 42} {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.9411764705882353, 'f1': 0.7111111111111111, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7813 0.8315 0.8056 0.9562
0.017 16.0 2352 0.2641 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5} {'precision': 0.45454545454545453, 'recall': 0.5, 'f1': 0.47619047619047616, 'number': 10} {'precision': 1.0, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 6} {'precision': 0.8412698412698413, 'recall': 0.8412698412698413, 'f1': 0.8412698412698413, 'number': 63} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9} {'precision': 0.5, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 8} {'precision': 0.6296296296296297, 'recall': 0.5483870967741935, 'f1': 0.5862068965517241, 'number': 31} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6451612903225806, 'recall': 0.7317073170731707, 'f1': 0.6857142857142856, 'number': 82} {'precision': 0.8727272727272727, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8807339449541284, 'number': 54} {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.875, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 16} {'precision': 0.907258064516129, 'recall': 0.9453781512605042, 'f1': 0.9259259259259258, 'number': 238} {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4} {'precision': 0.7619047619047619, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7619047619047619, 'number': 42} {'precision': 0.5769230769230769, 'recall': 0.8823529411764706, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7929 0.8234 0.8079 0.9560
0.017 17.0 2499 0.2586 {'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3} {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5} {'precision': 0.45454545454545453, 'recall': 0.5, 'f1': 0.47619047619047616, 'number': 10} {'precision': 1.0, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 6} {'precision': 0.8548387096774194, 'recall': 0.8412698412698413, 'f1': 0.848, 'number': 63} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9} {'precision': 0.5, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 8} {'precision': 0.6296296296296297, 'recall': 0.5483870967741935, 'f1': 0.5862068965517241, 'number': 31} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.61, 'recall': 0.7439024390243902, 'f1': 0.6703296703296703, 'number': 82} {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8727272727272727, 'number': 54} {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.875, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 16} {'precision': 0.9109311740890689, 'recall': 0.9453781512605042, 'f1': 0.9278350515463918, 'number': 238} {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4} {'precision': 0.7441860465116279, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7529411764705882, 'number': 42} {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.9411764705882353, 'f1': 0.7111111111111111, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7854 0.8283 0.8063 0.9557
0.0076 18.0 2646 0.2602 {'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3} {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5} {'precision': 0.38461538461538464, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4347826086956522, 'number': 10} {'precision': 1.0, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 6} {'precision': 0.8548387096774194, 'recall': 0.8412698412698413, 'f1': 0.848, 'number': 63} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9} {'precision': 0.5, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 8} {'precision': 0.7407407407407407, 'recall': 0.6451612903225806, 'f1': 0.689655172413793, 'number': 31} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.7619047619047619, 'recall': 0.7272727272727273, 'f1': 0.7441860465116279, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6326530612244898, 'recall': 0.7560975609756098, 'f1': 0.6888888888888889, 'number': 82} {'precision': 0.8727272727272727, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8807339449541284, 'number': 54} {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.875, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 16} {'precision': 0.904, 'recall': 0.9495798319327731, 'f1': 0.9262295081967212, 'number': 238} {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4} {'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7441860465116279, 'number': 42} {'precision': 0.5555555555555556, 'recall': 0.8823529411764706, 'f1': 0.6818181818181819, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7906 0.8363 0.8128 0.9569
0.0076 19.0 2793 0.2575 {'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3} {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5} {'precision': 0.45454545454545453, 'recall': 0.5, 'f1': 0.47619047619047616, 'number': 10} {'precision': 0.75, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6, 'number': 6} {'precision': 0.84375, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8503937007874015, 'number': 63} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9} {'precision': 0.5, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 8} {'precision': 0.76, 'recall': 0.6129032258064516, 'f1': 0.6785714285714285, 'number': 31} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6391752577319587, 'recall': 0.7560975609756098, 'f1': 0.6927374301675978, 'number': 82} {'precision': 0.8727272727272727, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8807339449541284, 'number': 54} {'precision': 0.875, 'recall': 0.875, 'f1': 0.875, 'number': 16} {'precision': 0.907258064516129, 'recall': 0.9453781512605042, 'f1': 0.9259259259259258, 'number': 238} {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4} {'precision': 0.7391304347826086, 'recall': 0.8095238095238095, 'f1': 0.7727272727272727, 'number': 42} {'precision': 0.5769230769230769, 'recall': 0.8823529411764706, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7966 0.8363 0.8160 0.9579
0.0076 20.0 2940 0.2563 {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5} {'precision': 0.45454545454545453, 'recall': 0.5, 'f1': 0.47619047619047616, 'number': 10} {'precision': 0.75, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6, 'number': 6} {'precision': 0.84375, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8503937007874015, 'number': 63} {'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9} {'precision': 0.5, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 8} {'precision': 0.76, 'recall': 0.6129032258064516, 'f1': 0.6785714285714285, 'number': 31} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 22} {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2} {'precision': 0.6458333333333334, 'recall': 0.7560975609756098, 'f1': 0.6966292134831461, 'number': 82} {'precision': 0.8727272727272727, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8807339449541284, 'number': 54} {'precision': 0.8235294117647058, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8484848484848485, 'number': 16} {'precision': 0.9109311740890689, 'recall': 0.9453781512605042, 'f1': 0.9278350515463918, 'number': 238} {'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 4} {'precision': 0.7333333333333333, 'recall': 0.7857142857142857, 'f1': 0.7586206896551724, 'number': 42} {'precision': 0.5769230769230769, 'recall': 0.8823529411764706, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 17} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} 0.7972 0.8331 0.8148 0.9580

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.4.1+cu121
  • Datasets 3.0.0
  • Tokenizers 0.19.1
Downloads last month
16
Safetensors
Model size
368M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for Kudod/phobert-large-ner-ghtk-ai-fluent-segmented-21-label-new-data-3090-6Obt-1

Finetuned
(13)
this model