bert-base-ner-ghtk-ai-fluent-new-data-3090-30may-1

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

• Loss: 0.2517
• Ho: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}
• Hoảng thời gian: {'precision': 0.4583333333333333, 'recall': 0.6875, 'f1': 0.5499999999999999, 'number': 16}
• Háng trừu tượng: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}
• Hông tin ctt: {'precision': 0.8225806451612904, 'recall': 0.8095238095238095, 'f1': 0.8160000000000001, 'number': 63}
• Hụ cấp: {'precision': 0.4230769230769231, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4583333333333333, 'number': 22}
• Hứ: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
• Iấy tờ: {'precision': 1.0, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.5, 'number': 6}
• Iền cụ thể: {'precision': 0.7653061224489796, 'recall': 0.8522727272727273, 'f1': 0.8064516129032258, 'number': 88}
• Iền trừu tượng: {'precision': 0.4, 'recall': 0.45161290322580644, 'f1': 0.4242424242424243, 'number': 31}
• Ã số thuế: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 2}
• Ình thức làm việc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
• Ông: {'precision': 0.35294117647058826, 'recall': 0.6, 'f1': 0.4444444444444445, 'number': 10}
• Ương: {'precision': 0.5045871559633027, 'recall': 0.6707317073170732, 'f1': 0.5759162303664922, 'number': 82}
• Ị trí: {'precision': 0.6176470588235294, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.6885245901639345, 'number': 54}
• Ố công: {'precision': 0.7592592592592593, 'recall': 0.7735849056603774, 'f1': 0.7663551401869159, 'number': 53}
• Ố giờ: {'precision': 0.6111111111111112, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7586206896551725, 'number': 22}
• Ố điểm: {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8333333333333333, 'number': 10}
• Ố đơn: {'precision': 0.76, 'recall': 0.8260869565217391, 'f1': 0.7916666666666667, 'number': 23}
• Ợt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
• Ỷ lệ: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
• Overall Precision: 0.6265
• Overall Recall: 0.7222
• Overall F1: 0.6710
• Overall Accuracy: 0.9355

Model description

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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: 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 trừu tượng	Hông tin ctt	Hụ cấp	Hứ	Iấy tờ	Iền cụ thể	Iền trừu tượng	à số thuế	Ình thức làm việc	Ông	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	74	0.4448	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.3387096774193548, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.44919786096256675, 'number': 63}	{'precision': 0.0625, 'recall': 0.13636363636363635, 'f1': 0.08571428571428572, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.4327485380116959, 'recall': 0.8409090909090909, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 88}	{'precision': 0.05714285714285714, 'recall': 0.06451612903225806, 'f1': 0.060606060606060615, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.1875, 'recall': 0.36585365853658536, 'f1': 0.2479338842975207, 'number': 82}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.018518518518518517, 'f1': 0.03636363636363636, 'number': 54}	{'precision': 0.375, 'recall': 0.05660377358490566, 'f1': 0.09836065573770493, 'number': 53}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	0.2834	0.3075	0.2950	0.8759
No log	2.0	148	0.3091	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}	{'precision': 0.2222222222222222, 'recall': 0.25, 'f1': 0.23529411764705882, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.7361111111111112, 'recall': 0.8412698412698413, 'f1': 0.7851851851851852, 'number': 63}	{'precision': 0.3076923076923077, 'recall': 0.36363636363636365, 'f1': 0.33333333333333337, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.6239316239316239, 'recall': 0.8295454545454546, 'f1': 0.7121951219512196, 'number': 88}	{'precision': 0.20689655172413793, 'recall': 0.3870967741935484, 'f1': 0.26966292134831465, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.37209302325581395, 'recall': 0.5853658536585366, 'f1': 0.4549763033175355, 'number': 82}	{'precision': 0.8108108108108109, 'recall': 0.5555555555555556, 'f1': 0.6593406593406594, 'number': 54}	{'precision': 0.5098039215686274, 'recall': 0.49056603773584906, 'f1': 0.5, 'number': 53}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	0.5	0.5040	0.5020	0.9125
No log	3.0	222	0.2713	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}	{'precision': 0.30434782608695654, 'recall': 0.4375, 'f1': 0.358974358974359, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.7647058823529411, 'recall': 0.8253968253968254, 'f1': 0.7938931297709922, 'number': 63}	{'precision': 0.2727272727272727, 'recall': 0.4090909090909091, 'f1': 0.32727272727272727, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.6956521739130435, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.7881773399014779, 'number': 88}	{'precision': 0.2641509433962264, 'recall': 0.45161290322580644, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.47474747474747475, 'recall': 0.573170731707317, 'f1': 0.5193370165745855, 'number': 82}	{'precision': 0.5846153846153846, 'recall': 0.7037037037037037, 'f1': 0.638655462184874, 'number': 54}	{'precision': 0.66, 'recall': 0.6226415094339622, 'f1': 0.6407766990291262, 'number': 53}	{'precision': 0.625, 'recall': 0.22727272727272727, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.7, 'recall': 0.30434782608695654, 'f1': 0.42424242424242425, 'number': 23}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	0.5520	0.5794	0.5653	0.9242
No log	4.0	296	0.2492	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.5625, 'f1': 0.4186046511627907, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 63}	{'precision': 0.3448275862068966, 'recall': 0.45454545454545453, 'f1': 0.39215686274509803, 'number': 22}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.6981132075471698, 'recall': 0.8409090909090909, 'f1': 0.7628865979381443, 'number': 88}	{'precision': 0.3888888888888889, 'recall': 0.45161290322580644, 'f1': 0.417910447761194, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.2, 'recall': 0.1, 'f1': 0.13333333333333333, 'number': 10}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.6097560975609756, 'f1': 0.5494505494505494, 'number': 82}	{'precision': 0.7450980392156863, 'recall': 0.7037037037037037, 'f1': 0.7238095238095239, 'number': 54}	{'precision': 0.8372093023255814, 'recall': 0.6792452830188679, 'f1': 0.7499999999999999, 'number': 53}	{'precision': 0.7083333333333334, 'recall': 0.7727272727272727, 'f1': 0.7391304347826088, 'number': 22}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.1, 'f1': 0.18181818181818182, 'number': 10}	{'precision': 0.6470588235294118, 'recall': 0.4782608695652174, 'f1': 0.55, 'number': 23}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.4, 'number': 3}	0.6136	0.6270	0.6202	0.9365
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