|
--- |
|
license: cc-by-nc-sa-4.0 |
|
tags: |
|
- generated_from_trainer |
|
metrics: |
|
- precision |
|
- recall |
|
- f1 |
|
- accuracy |
|
model-index: |
|
- name: requirements_ambiguity_v2 |
|
results: [] |
|
widget: |
|
- text: "In de Zaaktypeconfiguratie kan per fase een andere behandelaar worden geconfigureerd waardoor bij de overgang naar de volgende status de behandelaar automatisch wordt gewijzigd. De behandelaar/groep behandelaren kan automatisch worden bepaald op basis van een kenmerk." |
|
- text: "Er kan informatie aan het digitale formulier worden toegevoegd (gespreksverslagen en resultaatafspraken bijvoorbeeld) door medewerker en/of leidinggevende, dit kan tussentijds opgeslagen en/of afgesloten worden voordat het wordt vrijgegeven voor de andere partij." |
|
- text: "De Oplossing ondersteunt parafering en het plaatsen van een gecertificeerde elektronische handtekening." |
|
- text: "De Aangeboden oplossing biedt de functionaliteit om individuele en bulkmutaties te verwerken met ingangsdatum op elke willekeurige datum in de maand, zowel in het verleden als in de toekomst, binnen een lopend kalenderjaar." |
|
language: |
|
- nl |
|
--- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You |
|
should probably proofread and complete it, then remove this comment. --> |
|
|
|
# requirements_ambiguity_v2 |
|
|
|
This model is a fine-tuned version of [GroNLP/bert-base-dutch-cased](https://huggingface.co/GroNLP/bert-base-dutch-cased) on an unknown dataset. |
|
It achieves the following results on the evaluation set: |
|
- Loss: 0.7485 |
|
- Accuracy: 0.8458 |
|
- F1: 0.8442 |
|
- Recall: 0.7474 |
|
|
|
## 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: 0.0001 |
|
- train_batch_size: 64 |
|
- eval_batch_size: 64 |
|
- seed: 42 |
|
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 |
|
- lr_scheduler_type: linear |
|
- num_epochs: 4 |
|
|
|
### Training results |
|
|
|
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Accuracy | F1 | Recall | |
|
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:------:|:------:| |
|
| 0.5268 | 1.0 | 36 | 0.5424 | 0.8063 | 0.8057 | 0.7263 | |
|
| 0.318 | 2.0 | 72 | 0.4688 | 0.8182 | 0.8182 | 0.7579 | |
|
| 0.1244 | 3.0 | 108 | 0.6019 | 0.8379 | 0.8366 | 0.7474 | |
|
| 0.0308 | 4.0 | 144 | 0.7485 | 0.8458 | 0.8442 | 0.7474 | |
|
|
|
|
|
### Framework versions |
|
|
|
- Transformers 4.24.0 |
|
- Pytorch 2.0.0 |
|
- Datasets 2.9.0 |
|
- Tokenizers 0.11.0 |
|
|
