roberta-large-ner-ghtk-ai-fluent-21-label-new-data-3090-29Nov-1

This model is a fine-tuned version of FacebookAI/xlm-roberta-large on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.2128
• Ho: {'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 6}
• Hoảng thời gian: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 3}
• Háng cụ thể: {'precision': 0.875, 'recall': 0.875, 'f1': 0.875, 'number': 16}
• Háng trừu tượng: {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 10}
• Hông tin ctt: {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5}
• Hụ cấp: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
• Hứ: {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 9}
• Iấy tờ: {'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}
• Iền cụ thể: {'precision': 0.68, 'recall': 0.5483870967741935, 'f1': 0.6071428571428571, 'number': 31}
• Iền trừu tượng: {'precision': 0.5, 'recall': 0.2, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 5}
• Iờ: {'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3}
• Ã số thuế: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}
• Ã đơn: {'precision': 0.625, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6521739130434783, 'number': 22}
• Ình thức làm việc: {'precision': 0.42857142857142855, 'recall': 0.375, 'f1': 0.39999999999999997, 'number': 8}
• Ông: {'precision': 0.7586206896551724, 'recall': 0.8048780487804879, 'f1': 0.7810650887573964, 'number': 82}
• Ăm cụ thể: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}
• Ương: {'precision': 0.8771929824561403, 'recall': 0.9259259259259259, 'f1': 0.9009009009009009, 'number': 54}
• Ị trí: {'precision': 0.8431372549019608, 'recall': 0.8775510204081632, 'f1': 0.86, 'number': 49}
• Ố công: {'precision': 0.9288702928870293, 'recall': 0.940677966101695, 'f1': 0.9347368421052632, 'number': 236}
• Ố giờ: {'precision': 0.9390243902439024, 'recall': 0.88, 'f1': 0.9085545722713865, 'number': 175}
• Ố điểm: {'precision': 0.8541666666666666, 'recall': 0.8723404255319149, 'f1': 0.8631578947368421, 'number': 47}
• Ố đơn: {'precision': 0.5641025641025641, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7213114754098361, 'number': 22}
• Ợt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
• Ỷ lệ: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}
• Overall Precision: 0.8508
• Overall Recall: 0.8571
• Overall F1: 0.8540
• Overall Accuracy: 0.9597

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: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 10

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Ho	Hoảng thời gian	Háng cụ thể	Háng trừu tượng	Hông tin ctt	Hụ cấp	Hứ	Iấy tờ	Iền cụ thể	Iền trừu tượng	Iờ	Ã số thuế	Ã đơn	Ình thức làm việc	Ông	Ăm cụ thể	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	0.3297	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.1875, 'f1': 0.2727272727272727, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.46153846153846156, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.5806451612903226, 'f1': 0.4235294117647058, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.27450980392156865, 'recall': 0.6363636363636364, 'f1': 0.3835616438356165, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8}	{'precision': 0.375, 'recall': 0.6951219512195121, 'f1': 0.4871794871794871, 'number': 82}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.6101694915254238, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6371681415929203, 'number': 54}	{'precision': 0.5507246376811594, 'recall': 0.7755102040816326, 'f1': 0.6440677966101694, 'number': 49}	{'precision': 0.825925925925926, 'recall': 0.9449152542372882, 'f1': 0.8814229249011859, 'number': 236}	{'precision': 0.775609756097561, 'recall': 0.9085714285714286, 'f1': 0.8368421052631579, 'number': 175}	{'precision': 0.49333333333333335, 'recall': 0.7872340425531915, 'f1': 0.6065573770491803, 'number': 47}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.36363636363636365, 'f1': 0.5333333333333333, 'number': 11}	0.6173	0.7354	0.6712	0.9023
No log	2.0	294	0.2012	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.7647058823529411, 'number': 16}	{'precision': 0.4, 'recall': 0.6, 'f1': 0.48, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.5555555555555556, 'f1': 0.5263157894736842, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.625, 'recall': 0.4838709677419355, 'f1': 0.5454545454545454, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.5217391304347826, 'recall': 0.5454545454545454, 'f1': 0.5333333333333332, 'number': 22}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.25, 'f1': 0.36363636363636365, 'number': 8}	{'precision': 0.5384615384615384, 'recall': 0.6829268292682927, 'f1': 0.6021505376344086, 'number': 82}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.78, 'recall': 0.7222222222222222, 'f1': 0.7500000000000001, 'number': 54}	{'precision': 0.7096774193548387, 'recall': 0.8979591836734694, 'f1': 0.7927927927927928, 'number': 49}	{'precision': 0.848, 'recall': 0.8983050847457628, 'f1': 0.8724279835390946, 'number': 236}	{'precision': 0.9294871794871795, 'recall': 0.8285714285714286, 'f1': 0.8761329305135952, 'number': 175}	{'precision': 0.972972972972973, 'recall': 0.7659574468085106, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 47}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.7692307692307692, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}	0.7738	0.7689	0.7713	0.9343
No log	3.0	441	0.1728	{'precision': 1.0, 'recall': 0.16666666666666666, 'f1': 0.2857142857142857, 'number': 6}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.8235294117647058, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8484848484848485, 'number': 16}	{'precision': 0.4166666666666667, 'recall': 0.5, 'f1': 0.45454545454545453, 'number': 10}	{'precision': 0.5555555555555556, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7142857142857143, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}	{'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3}	{'precision': 0.5357142857142857, 'recall': 0.4838709677419355, 'f1': 0.5084745762711865, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.65, 'recall': 0.5909090909090909, 'f1': 0.6190476190476191, 'number': 22}	{'precision': 0.2727272727272727, 'recall': 0.375, 'f1': 0.3157894736842105, 'number': 8}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.5853658536585366, 'f1': 0.6575342465753423, 'number': 82}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 2}	{'precision': 0.803921568627451, 'recall': 0.7592592592592593, 'f1': 0.780952380952381, 'number': 54}	{'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8155339805825242, 'number': 49}	{'precision': 0.8297101449275363, 'recall': 0.9703389830508474, 'f1': 0.89453125, 'number': 236}	{'precision': 0.94375, 'recall': 0.8628571428571429, 'f1': 0.9014925373134328, 'number': 175}	{'precision': 0.925, 'recall': 0.7872340425531915, 'f1': 0.8505747126436781, 'number': 47}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7346938775510203, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}	0.8052	0.8012	0.8032	0.9448
0.3138	4.0	588	0.1694	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 6}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4, 'number': 3}	{'precision': 0.7368421052631579, 'recall': 0.875, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 16}	{'precision': 0.3, 'recall': 0.3, 'f1': 0.3, 'number': 10}	{'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 5}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 3}	{'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 9}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}	{'precision': 0.68, 'recall': 0.5483870967741935, 'f1': 0.6071428571428571, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 2}	{'precision': 0.52, 'recall': 0.5909090909090909, 'f1': 0.5531914893617023, 'number': 22}	{'precision': 0.2727272727272727, 'recall': 0.375, 'f1': 0.3157894736842105, 'number': 8}	{'precision': 0.6774193548387096, 'recall': 0.7682926829268293, 'f1': 0.7199999999999999, 'number': 82}	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.7407407407407407, 'f1': 0.7843137254901961, 'number': 54}	{'precision': 0.7758620689655172, 'recall': 0.9183673469387755, 'f1': 0.8411214953271028, 'number': 49}	{'precision': 0.8587786259541985, 'recall': 0.9533898305084746, 'f1': 0.9036144578313253, 'number': 236}	{'precision': 0.9390243902439024, 'recall': 0.88, 'f1': 0.9085545722713865, 'number': 175}	{'precision': 0.7666666666666667, 'recall': 0.9787234042553191, 'f1': 0.8598130841121495, 'number': 47}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.5454545454545454, 'f1': 0.6, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}	0.7967	0.8323	0.8141	0.9503
0.3138	5.0	735	0.1812	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 6}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3}	{'precision': 0.8235294117647058, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8484848484848485, 'number': 16}	{'precision': 0.4, 'recall': 0.2, 'f1': 0.26666666666666666, 'number': 10}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}	{'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 9}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	{'precision': 0.7368421052631579, 'recall': 0.45161290322580644, 'f1': 0.56, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4, 'number': 3}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4, 'number': 2}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.7142857142857143, 'number': 22}	{'precision': 0.2857142857142857, 'recall': 0.25, 'f1': 0.26666666666666666, 'number': 8}	{'precision': 0.7228915662650602, 'recall': 0.7317073170731707, 'f1': 0.7272727272727273, 'number': 82}	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.7894736842105263, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8108108108108109, 'number': 54}	{'precision': 0.8113207547169812, 'recall': 0.8775510204081632, 'f1': 0.8431372549019608, 'number': 49}	{'precision': 0.9057377049180327, 'recall': 0.9364406779661016, 'f1': 0.9208333333333334, 'number': 236}	{'precision': 0.9419354838709677, 'recall': 0.8342857142857143, 'f1': 0.8848484848484848, 'number': 175}	{'precision': 0.8648648648648649, 'recall': 0.6808510638297872, 'f1': 0.7619047619047619, 'number': 47}	{'precision': 0.5833333333333334, 'recall': 0.9545454545454546, 'f1': 0.7241379310344828, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}	0.8353	0.8062	0.8205	0.9506
0.3138	6.0	882	0.1716	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 6}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 3}	{'precision': 0.9333333333333333, 'recall': 0.875, 'f1': 0.9032258064516129, 'number': 16}	{'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.4, 'f1': 0.47058823529411764, 'number': 10}	{'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}	{'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 9}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}	{'precision': 0.6896551724137931, 'recall': 0.6451612903225806, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 31}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.2, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 5}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4, 'number': 3}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 2}	{'precision': 0.5833333333333334, 'recall': 0.6363636363636364, 'f1': 0.6086956521739131, 'number': 22}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 8}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.8048780487804879, 'f1': 0.7292817679558011, 'number': 82}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}	{'precision': 0.9056603773584906, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.897196261682243, 'number': 54}	{'precision': 0.8235294117647058, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.84, 'number': 49}	{'precision': 0.896, 'recall': 0.9491525423728814, 'f1': 0.9218106995884775, 'number': 236}	{'precision': 0.9473684210526315, 'recall': 0.9257142857142857, 'f1': 0.9364161849710982, 'number': 175}	{'precision': 0.7586206896551724, 'recall': 0.9361702127659575, 'f1': 0.8380952380952381, 'number': 47}	{'precision': 0.5641025641025641, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7213114754098361, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}	0.8251	0.8733	0.8485	0.9578
0.0778	7.0	1029	0.1992	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 6}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 3}	{'precision': 0.875, 'recall': 0.875, 'f1': 0.875, 'number': 16}	{'precision': 0.625, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 10}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}	{'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 9}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}	{'precision': 0.7692307692307693, 'recall': 0.6451612903225806, 'f1': 0.7017543859649122, 'number': 31}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.2, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}	{'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 22}	{'precision': 0.3, 'recall': 0.375, 'f1': 0.33333333333333326, 'number': 8}	{'precision': 0.7471264367816092, 'recall': 0.7926829268292683, 'f1': 0.7692307692307693, 'number': 82}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}	{'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8333333333333334, 'number': 54}	{'precision': 0.803921568627451, 'recall': 0.8367346938775511, 'f1': 0.8200000000000001, 'number': 49}	{'precision': 0.9369747899159664, 'recall': 0.9449152542372882, 'f1': 0.940928270042194, 'number': 236}	{'precision': 0.9430379746835443, 'recall': 0.8514285714285714, 'f1': 0.8948948948948948, 'number': 175}	{'precision': 0.8260869565217391, 'recall': 0.8085106382978723, 'f1': 0.8172043010752688, 'number': 47}	{'precision': 0.6, 'recall': 0.9545454545454546, 'f1': 0.7368421052631579, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}	0.8494	0.8410	0.8452	0.9578
0.0778	8.0	1176	0.1848	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4444444444444444, 'number': 6}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 3}	{'precision': 0.8235294117647058, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8484848484848485, 'number': 16}	{'precision': 0.625, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 10}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}	{'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 9}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	{'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.7741935483870968, 'f1': 0.8135593220338982, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}	{'precision': 0.625, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6521739130434783, 'number': 22}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 8}	{'precision': 0.7415730337078652, 'recall': 0.8048780487804879, 'f1': 0.7719298245614036, 'number': 82}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}	{'precision': 0.864406779661017, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.9026548672566371, 'number': 54}	{'precision': 0.82, 'recall': 0.8367346938775511, 'f1': 0.8282828282828283, 'number': 49}	{'precision': 0.9399141630901288, 'recall': 0.9279661016949152, 'f1': 0.9339019189765457, 'number': 236}	{'precision': 0.935672514619883, 'recall': 0.9142857142857143, 'f1': 0.9248554913294799, 'number': 175}	{'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.851063829787234, 'f1': 0.8421052631578947, 'number': 47}	{'precision': 0.5555555555555556, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.6896551724137931, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}	0.8496	0.8634	0.8564	0.9593
0.0778	9.0	1323	0.2004	{'precision': 0.5, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4, 'number': 6}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 3}	{'precision': 0.875, 'recall': 0.875, 'f1': 0.875, 'number': 16}	{'precision': 0.625, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5555555555555556, 'number': 10}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}	{'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 9}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	{'precision': 0.8148148148148148, 'recall': 0.7096774193548387, 'f1': 0.7586206896551724, 'number': 31}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.2, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}	{'precision': 0.6521739130434783, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 22}	{'precision': 0.375, 'recall': 0.375, 'f1': 0.375, 'number': 8}	{'precision': 0.6842105263157895, 'recall': 0.7926829268292683, 'f1': 0.7344632768361581, 'number': 82}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}	{'precision': 0.8909090909090909, 'recall': 0.9074074074074074, 'f1': 0.8990825688073394, 'number': 54}	{'precision': 0.8431372549019608, 'recall': 0.8775510204081632, 'f1': 0.86, 'number': 49}	{'precision': 0.9253112033195021, 'recall': 0.9449152542372882, 'f1': 0.9350104821802935, 'number': 236}	{'precision': 0.9390243902439024, 'recall': 0.88, 'f1': 0.9085545722713865, 'number': 175}	{'precision': 0.8541666666666666, 'recall': 0.8723404255319149, 'f1': 0.8631578947368421, 'number': 47}	{'precision': 0.5641025641025641, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7213114754098361, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}	0.8420	0.8609	0.8514	0.9581
0.0778	10.0	1470	0.2128	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 6}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 3}	{'precision': 0.875, 'recall': 0.875, 'f1': 0.875, 'number': 16}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 10}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}	{'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 9}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	{'precision': 0.68, 'recall': 0.5483870967741935, 'f1': 0.6071428571428571, 'number': 31}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.2, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 5}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 3}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}	{'precision': 0.625, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6521739130434783, 'number': 22}	{'precision': 0.42857142857142855, 'recall': 0.375, 'f1': 0.39999999999999997, 'number': 8}	{'precision': 0.7586206896551724, 'recall': 0.8048780487804879, 'f1': 0.7810650887573964, 'number': 82}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}	{'precision': 0.8771929824561403, 'recall': 0.9259259259259259, 'f1': 0.9009009009009009, 'number': 54}	{'precision': 0.8431372549019608, 'recall': 0.8775510204081632, 'f1': 0.86, 'number': 49}	{'precision': 0.9288702928870293, 'recall': 0.940677966101695, 'f1': 0.9347368421052632, 'number': 236}	{'precision': 0.9390243902439024, 'recall': 0.88, 'f1': 0.9085545722713865, 'number': 175}	{'precision': 0.8541666666666666, 'recall': 0.8723404255319149, 'f1': 0.8631578947368421, 'number': 47}	{'precision': 0.5641025641025641, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7213114754098361, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}	0.8508	0.8571	0.8540	0.9597

Framework versions

• Transformers 4.46.3
• Pytorch 2.5.1+cu124
• Tokenizers 0.20.3