metadata

license: mit
base_model: VietAI/vit5-base
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: vit5-ner-ghtk-cs-new-data-3090-25Aug-1
    results: []

vit5-ner-ghtk-cs-new-data-3090-25Aug-1

This model is a fine-tuned version of VietAI/vit5-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 2.7568
cmt: {'precision': 0.36363636363636365, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4210526315789474, 'number': 8}
Tk: {'precision': 0.75625, 'recall': 0.5960591133004927, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 203}
A: {'precision': 0.9617834394904459, 'recall': 0.949685534591195, 'f1': 0.9556962025316456, 'number': 318}
Gày: {'precision': 0.5238095238095238, 'recall': 0.6470588235294118, 'f1': 0.5789473684210527, 'number': 17}
Gày trừu tượng: {'precision': 0.8742857142857143, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.8843930635838151, 'number': 342}
Gân hàng: {'precision': 0.7692307692307693, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7843137254901961, 'number': 25}
Hương thức thanh toán: {'precision': 0.84, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8571428571428572, 'number': 24}
Hối lượng: {'precision': 0.35714285714285715, 'recall': 0.625, 'f1': 0.45454545454545453, 'number': 8}
Iền: {'precision': 0.5185185185185185, 'recall': 0.6363636363636364, 'f1': 0.5714285714285714, 'number': 22}
Iờ: {'precision': 0.6923076923076923, 'recall': 0.84375, 'f1': 0.7605633802816902, 'number': 32}
Mail: {'precision': 0.9585987261146497, 'recall': 0.9647435897435898, 'f1': 0.9616613418530351, 'number': 312}
Ã đơn: {'precision': 0.7058823529411765, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7500000000000001, 'number': 195}
Ên người: {'precision': 0.3684210526315789, 'recall': 0.35, 'f1': 0.358974358974359, 'number': 20}
Đt: {'precision': 0.890625, 'recall': 0.9769683985002678, 'f1': 0.931800766283525, 'number': 1867}
Đt trừu tượng: {'precision': 0.8169014084507042, 'recall': 0.7891156462585034, 'f1': 0.8027681660899654, 'number': 147}
Ơn vị đo: {'precision': 0.8421052631578947, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.8421052631578947, 'number': 19}
Ản phẩm cụ thể: {'precision': 0.7027027027027027, 'recall': 0.5777777777777777, 'f1': 0.6341463414634145, 'number': 45}
Ản phẩm trừu tượng: {'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.65, 'f1': 0.6842105263157895, 'number': 20}
Ịa chỉ cụ thể: {'precision': 0.3076923076923077, 'recall': 0.25806451612903225, 'f1': 0.2807017543859649, 'number': 31}
Ịa chỉ trừu tượng: {'precision': 0.7358490566037735, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.709090909090909, 'number': 57}
Overall Precision: 0.8592
Overall Recall: 0.8990
Overall F1: 0.8786
Overall Accuracy: 0.8967

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: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 15

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	cmt	Tk	A	Gày	Gày trừu tượng	Gân hàng	Hương thức thanh toán	Hối lượng	Iền	Iờ	Mail	Ã đơn	Ên người	Đt	Đt trừu tượng	Ơn vị đo	Ản phẩm cụ thể	Ản phẩm trừu tượng	Ịa chỉ cụ thể	Ịa chỉ trừu tượng	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
0.4279	1.0	1470	1.3941	{'precision': 0.21621621621621623, 'recall': 1.0, 'f1': 0.35555555555555557, 'number': 8}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.21182266009852216, 'f1': 0.3495934959349593, 'number': 203}	{'precision': 0.9219219219219219, 'recall': 0.9654088050314465, 'f1': 0.9431643625192012, 'number': 318}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.8235294117647058, 'f1': 0.4745762711864407, 'number': 17}	{'precision': 0.8181818181818182, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.8547486033519553, 'number': 342}	{'precision': 0.7692307692307693, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7843137254901961, 'number': 25}	{'precision': 0.8076923076923077, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8400000000000001, 'number': 24}	{'precision': 0.14814814814814814, 'recall': 0.5, 'f1': 0.22857142857142856, 'number': 8}	{'precision': 0.3235294117647059, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3928571428571429, 'number': 22}	{'precision': 0.36923076923076925, 'recall': 0.75, 'f1': 0.4948453608247423, 'number': 32}	{'precision': 0.9283387622149837, 'recall': 0.9134615384615384, 'f1': 0.9208400646203555, 'number': 312}	{'precision': 0.4660493827160494, 'recall': 0.7743589743589744, 'f1': 0.5818882466281311, 'number': 195}	{'precision': 0.2564102564102564, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3389830508474576, 'number': 20}	{'precision': 0.8791748526522594, 'recall': 0.9587573647562935, 'f1': 0.9172431462977196, 'number': 1867}	{'precision': 0.6927083333333334, 'recall': 0.9047619047619048, 'f1': 0.784660766961652, 'number': 147}	{'precision': 0.5666666666666667, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.6938775510204083, 'number': 19}	{'precision': 0.7105263157894737, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6506024096385543, 'number': 45}	{'precision': 0.6842105263157895, 'recall': 0.65, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 20}	{'precision': 0.24, 'recall': 0.1935483870967742, 'f1': 0.21428571428571427, 'number': 31}	{'precision': 0.5483870967741935, 'recall': 0.5964912280701754, 'f1': 0.5714285714285714, 'number': 57}	0.7904	0.8685	0.8276	0.8710
0.5565	2.0	2940	1.6641	{'precision': 0.18181818181818182, 'recall': 0.25, 'f1': 0.2105263157894737, 'number': 8}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.2857142857142857, 'f1': 0.4444444444444445, 'number': 203}	{'precision': 0.9415384615384615, 'recall': 0.9622641509433962, 'f1': 0.9517884914463453, 'number': 318}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.7058823529411765, 'f1': 0.45283018867924524, 'number': 17}	{'precision': 0.8753623188405797, 'recall': 0.8830409356725146, 'f1': 0.8791848617176128, 'number': 342}	{'precision': 0.64, 'recall': 0.64, 'f1': 0.64, 'number': 25}	{'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 24}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.375, 'f1': 0.42857142857142855, 'number': 8}	{'precision': 0.4444444444444444, 'recall': 0.36363636363636365, 'f1': 0.39999999999999997, 'number': 22}	{'precision': 0.4716981132075472, 'recall': 0.78125, 'f1': 0.588235294117647, 'number': 32}	{'precision': 0.9719298245614035, 'recall': 0.8878205128205128, 'f1': 0.9279731993299833, 'number': 312}	{'precision': 0.5167597765363129, 'recall': 0.9487179487179487, 'f1': 0.6690777576853527, 'number': 195}	{'precision': 0.26666666666666666, 'recall': 0.2, 'f1': 0.2285714285714286, 'number': 20}	{'precision': 0.8198675496688742, 'recall': 0.9946438136047134, 'f1': 0.8988383349467571, 'number': 1867}	{'precision': 0.8270676691729323, 'recall': 0.7482993197278912, 'f1': 0.7857142857142857, 'number': 147}	{'precision': 0.7692307692307693, 'recall': 0.5263157894736842, 'f1': 0.625, 'number': 19}	{'precision': 0.7037037037037037, 'recall': 0.4222222222222222, 'f1': 0.5277777777777777, 'number': 45}	{'precision': 0.6153846153846154, 'recall': 0.4, 'f1': 0.4848484848484849, 'number': 20}	{'precision': 0.22580645161290322, 'recall': 0.22580645161290322, 'f1': 0.22580645161290322, 'number': 31}	{'precision': 0.6785714285714286, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6725663716814159, 'number': 57}	0.7975	0.8807	0.8370	0.8497
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