model
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: 0.3559
- cmt: {'precision': 0.6875, 'recall': 0.4230769230769231, 'f1': 0.5238095238095238, 'number': 26}
- Tk: {'precision': 0.2727272727272727, 'recall': 0.1935483870967742, 'f1': 0.22641509433962262, 'number': 31}
- A: {'precision': 0.8804483188044832, 'recall': 0.8288393903868698, 'f1': 0.8538647342995169, 'number': 853}
- Gày: {'precision': 0.4186046511627907, 'recall': 0.3103448275862069, 'f1': 0.3564356435643564, 'number': 58}
- Gày trừu tượng: {'precision': 0.8006329113924051, 'recall': 0.7816683831101957, 'f1': 0.7910369984366858, 'number': 971}
- Gân hàng: {'precision': 0.6833333333333333, 'recall': 0.5774647887323944, 'f1': 0.6259541984732825, 'number': 71}
- Hương thức thanh toán: {'precision': 0.7358490566037735, 'recall': 0.5909090909090909, 'f1': 0.6554621848739496, 'number': 66}
- Hối lượng: {'precision': 0.5625, 'recall': 0.34615384615384615, 'f1': 0.4285714285714286, 'number': 26}
- Iền: {'precision': 0.5, 'recall': 0.5384615384615384, 'f1': 0.5185185185185186, 'number': 78}
- Iờ: {'precision': 0.5625, 'recall': 0.5844155844155844, 'f1': 0.5732484076433121, 'number': 77}
- Mail: {'precision': 0.5964912280701754, 'recall': 0.7906976744186046, 'f1': 0.6799999999999999, 'number': 43}
- Ã đơn: {'precision': 0.6822742474916388, 'recall': 0.7311827956989247, 'f1': 0.7058823529411765, 'number': 279}
- Ên người: {'precision': 0.3, 'recall': 0.24193548387096775, 'f1': 0.26785714285714285, 'number': 62}
- Đt: {'precision': 0.4770408163265306, 'recall': 0.8348214285714286, 'f1': 0.6071428571428571, 'number': 224}
- Đt trừu tượng: {'precision': 0.723404255319149, 'recall': 0.75, 'f1': 0.736462093862816, 'number': 272}
- Ơn vị đo: {'precision': 0.6444444444444445, 'recall': 0.5178571428571429, 'f1': 0.5742574257425743, 'number': 56}
- Ản phẩm cụ thể: {'precision': 0.7301587301587301, 'recall': 0.5644171779141104, 'f1': 0.6366782006920415, 'number': 163}
- Ản phẩm trừu tượng: {'precision': 0.5925925925925926, 'recall': 0.4444444444444444, 'f1': 0.5079365079365079, 'number': 72}
- Ịa chỉ cụ thể: {'precision': 0.3230769230769231, 'recall': 0.23333333333333334, 'f1': 0.27096774193548384, 'number': 90}
- Ịa chỉ trừu tượng: {'precision': 0.6097560975609756, 'recall': 0.4934210526315789, 'f1': 0.5454545454545454, 'number': 152}
- Overall Precision: 0.7103
- Overall Recall: 0.7003
- Overall F1: 0.7053
- Overall Accuracy: 0.9274
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: 16
- eval_batch_size: 16
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 10
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 | 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 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.527 | 1.0 | 735 | 0.4031 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31} | {'precision': 0.8614035087719298, 'recall': 0.5756154747948418, 'f1': 0.6900913562895291, 'number': 853} | {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.13793103448275862, 'f1': 0.2285714285714286, 'number': 58} | {'precision': 0.9061913696060038, 'recall': 0.49742533470648814, 'f1': 0.6422872340425533, 'number': 971} | {'precision': 0.25, 'recall': 0.08450704225352113, 'f1': 0.12631578947368421, 'number': 71} | {'precision': 0.5609756097560976, 'recall': 0.3484848484848485, 'f1': 0.4299065420560748, 'number': 66} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | {'precision': 0.30158730158730157, 'recall': 0.24358974358974358, 'f1': 0.2695035460992908, 'number': 78} | {'precision': 0.3877551020408163, 'recall': 0.24675324675324675, 'f1': 0.30158730158730157, 'number': 77} | {'precision': 0.5185185185185185, 'recall': 0.6511627906976745, 'f1': 0.577319587628866, 'number': 43} | {'precision': 0.48370927318295737, 'recall': 0.6917562724014337, 'f1': 0.5693215339233039, 'number': 279} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 62} | {'precision': 0.38961038961038963, 'recall': 0.8035714285714286, 'f1': 0.5247813411078718, 'number': 224} | {'precision': 0.3881856540084388, 'recall': 0.6764705882352942, 'f1': 0.4932975871313673, 'number': 272} | {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.08928571428571429, 'f1': 0.15873015873015872, 'number': 56} | {'precision': 0.6491228070175439, 'recall': 0.22699386503067484, 'f1': 0.3363636363636363, 'number': 163} | {'precision': 0.6, 'recall': 0.08333333333333333, 'f1': 0.14634146341463414, 'number': 72} | {'precision': 0.11267605633802817, 'recall': 0.08888888888888889, 'f1': 0.09937888198757765, 'number': 90} | {'precision': 0.4945054945054945, 'recall': 0.29605263157894735, 'f1': 0.37037037037037035, 'number': 152} | 0.5877 | 0.4728 | 0.5240 | 0.8913 |
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