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lilt-en-funsd-8

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lilt-en-funsd-8

This model is a fine-tuned version of SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2967
  • Other: {'precision': 0.9514893617021276, 'recall': 0.9414736842105264, 'f1': 0.9464550264550264, 'number': 2375}
  • Billing Address: {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 25}
  • Credits: {'precision': 1.0, 'recall': 0.4, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 5}
  • Currency: {'precision': 0.5, 'recall': 0.75, 'f1': 0.6, 'number': 4}
  • Delivery Date: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
  • Due Date: {'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 0.9714285714285714, 'f1': 0.9315068493150684, 'number': 35}
  • Invoice Date: {'precision': 0.9642857142857143, 'recall': 0.9310344827586207, 'f1': 0.9473684210526316, 'number': 58}
  • Invoice Number: {'precision': 0.9056603773584906, 'recall': 0.9795918367346939, 'f1': 0.9411764705882353, 'number': 49}
  • Line Amount: {'precision': 0.8839285714285714, 'recall': 0.9519230769230769, 'f1': 0.9166666666666665, 'number': 104}
  • Line Catlog Number: {'precision': 0.9090909090909091, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 11}
  • Line Item Name: {'precision': 0.6410256410256411, 'recall': 0.7731958762886598, 'f1': 0.7009345794392524, 'number': 97}
  • Line Other Item Name: {'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 15}
  • Line Quantity: {'precision': 0.8918918918918919, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8741721854304636, 'number': 77}
  • Line Rate: {'precision': 0.8089887640449438, 'recall': 0.935064935064935, 'f1': 0.8674698795180723, 'number': 77}
  • Order Date: {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 0.7222222222222222, 'f1': 0.8125000000000001, 'number': 18}
  • Other Charges: {'precision': 1.0, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.8333333333333333, 'number': 14}
  • Payment Terms: {'precision': 0.9736842105263158, 'recall': 0.9487179487179487, 'f1': 0.9610389610389611, 'number': 39}
  • Po Number: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8846153846153846, 'f1': 0.9387755102040816, 'number': 26}
  • Remit Address: {'precision': 0.7058823529411765, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8275862068965517, 'number': 12}
  • Shipping Address: {'precision': 0.7058823529411765, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.7741935483870968, 'number': 14}
  • Shipping Terms: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
  • Subtotal: {'precision': 0.7407407407407407, 'recall': 0.9523809523809523, 'f1': 0.8333333333333334, 'number': 21}
  • Tax: {'precision': 0.76, 'recall': 0.7307692307692307, 'f1': 0.7450980392156863, 'number': 26}
  • Total Amount: {'precision': 0.8769230769230769, 'recall': 0.890625, 'f1': 0.883720930232558, 'number': 64}
  • Vendor Address: {'precision': 0.75, 'recall': 0.75, 'f1': 0.75, 'number': 24}
  • Vendor Name: {'precision': 0.7321428571428571, 'recall': 0.8723404255319149, 'f1': 0.7961165048543688, 'number': 47}
  • Overall Precision: 0.9178
  • Overall Recall: 0.9234
  • Overall F1: 0.9206
  • Overall Accuracy: 0.9543

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: 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
  • training_steps: 2000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Other Billing Address Credits Currency Delivery Date Due Date Invoice Date Invoice Number Line Amount Line Catlog Number Line Item Name Line Other Item Name Line Quantity Line Rate Order Date Other Charges Payment Terms Po Number Remit Address Shipping Address Shipping Terms Subtotal Tax Total Amount Vendor Address Vendor Name Overall Precision Overall Recall Overall F1 Overall Accuracy
1.3403 1.56 100 0.6902 {'precision': 0.7414893617021276, 'recall': 0.880421052631579, 'f1': 0.8050048123195379, 'number': 2375} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 25} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35} {'precision': 0.5, 'recall': 0.1724137931034483, 'f1': 0.25641025641025644, 'number': 58} {'precision': 1.0, 'recall': 0.02040816326530612, 'f1': 0.039999999999999994, 'number': 49} {'precision': 0.5338345864661654, 'recall': 0.6826923076923077, 'f1': 0.5991561181434599, 'number': 104} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11} {'precision': 0.32666666666666666, 'recall': 0.5051546391752577, 'f1': 0.3967611336032389, 'number': 97} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 15} {'precision': 1.0, 'recall': 0.4155844155844156, 'f1': 0.5871559633027523, 'number': 77} {'precision': 0.6111111111111112, 'recall': 0.14285714285714285, 'f1': 0.23157894736842108, 'number': 77} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 18} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 14} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12} {'precision': 0.013888888888888888, 'recall': 0.07142857142857142, 'f1': 0.023255813953488372, 'number': 14} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 21} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} {'precision': 0.5833333333333334, 'recall': 0.21875, 'f1': 0.31818181818181823, 'number': 64} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24} {'precision': 0.34615384615384615, 'recall': 0.19148936170212766, 'f1': 0.2465753424657534, 'number': 47} 0.6772 0.7067 0.6916 0.7934
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