roberta-ner-ghtk-gam-new-data-3090-29may-1

This model is a fine-tuned version of FacebookAI/xlm-roberta-large on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.3543
• Hiều cao khách hàng: {'precision': 0.8518518518518519, 'recall': 1.0, 'f1': 0.92, 'number': 23}
• Hiều dài sản phẩm: {'precision': 0.625, 'recall': 0.45454545454545453, 'f1': 0.5263157894736842, 'number': 11}
• Hiều rộng sản phẩm: {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.6, 'f1': 0.42857142857142855, 'number': 5}
• Hong cách mua sắm: {'precision': 0.7727272727272727, 'recall': 0.8095238095238095, 'f1': 0.7906976744186046, 'number': 21}
• Hong cách nhà cửa: {'precision': 0.6521739130434783, 'recall': 0.6521739130434783, 'f1': 0.6521739130434783, 'number': 23}
• Hong cách thời trang: {'precision': 0.36363636363636365, 'recall': 0.42105263157894735, 'f1': 0.3902439024390244, 'number': 19}
• Hất tóc: {'precision': 0.6296296296296297, 'recall': 0.6296296296296297, 'f1': 0.6296296296296297, 'number': 27}
• Hối lượng sản phẩm: {'precision': 0.7647058823529411, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.787878787878788, 'number': 16}
• Hời gian nhận hàng: {'precision': 0.5925925925925926, 'recall': 0.5517241379310345, 'f1': 0.5714285714285714, 'number': 29}
• Iá sản phẩm: {'precision': 0.8695652173913043, 'recall': 0.8695652173913043, 'f1': 0.8695652173913043, 'number': 23}
• Oại da: {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.7692307692307692, 'number': 24}
• Ung hoàng đạo: {'precision': 0.9444444444444444, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.9444444444444444, 'number': 18}
• Ung mệnh: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 23}
• Àu da: {'precision': 0.696969696969697, 'recall': 0.6052631578947368, 'f1': 0.6478873239436619, 'number': 38}
• Àu sắc sản phẩm: {'precision': 0.8043478260869565, 'recall': 0.8604651162790697, 'f1': 0.8314606741573034, 'number': 43}
• Áng khuôn mặt: {'precision': 0.9047619047619048, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9500000000000001, 'number': 19}
• Áng người: {'precision': 0.7894736842105263, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8108108108108109, 'number': 18}
• Ân nặng khách hàng: {'precision': 0.9428571428571428, 'recall': 0.868421052631579, 'f1': 0.904109589041096, 'number': 38}
• Ã sản phẩm: {'precision': 0.6190476190476191, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.6500000000000001, 'number': 19}
• Ơn vị sản phẩm: {'precision': 0.7236842105263158, 'recall': 0.7971014492753623, 'f1': 0.7586206896551724, 'number': 69}
• Ản phẩm: {'precision': 0.839754816112084, 'recall': 0.9133333333333333, 'f1': 0.875, 'number': 1050}
• Ật độ tóc: {'precision': 0.9, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9, 'number': 20}
• Ặc điểm khác của da: {'precision': 0.8095238095238095, 'recall': 0.85, 'f1': 0.8292682926829269, 'number': 40}
• Ịa chỉ nhận hàng: {'precision': 0.3191489361702128, 'recall': 0.3409090909090909, 'f1': 0.32967032967032966, 'number': 44}
• Ố lượng sản phẩm: {'precision': 0.7959183673469388, 'recall': 0.7428571428571429, 'f1': 0.768472906403941, 'number': 105}
• Ộ dài tóc: {'precision': 0.6842105263157895, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.6842105263157895, 'number': 19}
• Ộ tuổi khách hàng: {'precision': 0.8, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8421052631578948, 'number': 18}
• Overall Precision: 0.7972
• Overall Recall: 0.8463
• Overall F1: 0.8210
• Overall Accuracy: 0.9310

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: 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	Hiều cao khách hàng	Hiều dài sản phẩm	Hiều rộng sản phẩm	Hong cách mua sắm	Hong cách nhà cửa	Hong cách thời trang	Hất tóc	Hối lượng sản phẩm	Hời gian nhận hàng	Iá sản phẩm	Oại da	Ung hoàng đạo	Ung mệnh	Àu da	Àu sắc sản phẩm	Áng khuôn mặt	Áng người	Ân nặng khách hàng	à sản phẩm	Ơn vị sản phẩm	Ản phẩm	Ật độ tóc	Ặc điểm khác của da	Ịa chỉ nhận hàng	Ố lượng sản phẩm	Ộ dài tóc	Ộ tuổi khách hàng	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
No log	1.0	186	0.3892	{'precision': 0.6923076923076923, 'recall': 0.782608695652174, 'f1': 0.7346938775510203, 'number': 23}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.6818181818181818, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 21}	{'precision': 0.6842105263157895, 'recall': 0.5652173913043478, 'f1': 0.6190476190476191, 'number': 23}	{'precision': 0.14285714285714285, 'recall': 0.21052631578947367, 'f1': 0.1702127659574468, 'number': 19}	{'precision': 0.36, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.34615384615384615, 'number': 27}	{'precision': 0.4, 'recall': 0.375, 'f1': 0.38709677419354843, 'number': 16}	{'precision': 0.23684210526315788, 'recall': 0.3103448275862069, 'f1': 0.2686567164179104, 'number': 29}	{'precision': 0.4782608695652174, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.6376811594202898, 'number': 23}	{'precision': 0.5652173913043478, 'recall': 0.5416666666666666, 'f1': 0.5531914893617021, 'number': 24}	{'precision': 0.8095238095238095, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.8717948717948718, 'number': 18}	{'precision': 0.8695652173913043, 'recall': 0.8695652173913043, 'f1': 0.8695652173913043, 'number': 23}	{'precision': 0.40625, 'recall': 0.34210526315789475, 'f1': 0.3714285714285715, 'number': 38}	{'precision': 0.7391304347826086, 'recall': 0.7906976744186046, 'f1': 0.7640449438202247, 'number': 43}	{'precision': 0.47058823529411764, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.6037735849056604, 'number': 19}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.5555555555555556, 'f1': 0.5263157894736842, 'number': 18}	{'precision': 0.7619047619047619, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.8, 'number': 38}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 19}	{'precision': 0.675, 'recall': 0.782608695652174, 'f1': 0.7248322147651006, 'number': 69}	{'precision': 0.7421383647798742, 'recall': 0.8990476190476191, 'f1': 0.8130921619293712, 'number': 1050}	{'precision': 0.6923076923076923, 'recall': 0.45, 'f1': 0.5454545454545455, 'number': 20}	{'precision': 0.26865671641791045, 'recall': 0.45, 'f1': 0.3364485981308411, 'number': 40}	{'precision': 0.07936507936507936, 'recall': 0.11363636363636363, 'f1': 0.09345794392523364, 'number': 44}	{'precision': 0.6571428571428571, 'recall': 0.6571428571428571, 'f1': 0.6571428571428571, 'number': 105}	{'precision': 0.47368421052631576, 'recall': 0.47368421052631576, 'f1': 0.47368421052631576, 'number': 19}	{'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8888888888888888, 'number': 18}	0.6557	0.7630	0.7053	0.8692
No log	2.0	372	0.2912	{'precision': 0.8260869565217391, 'recall': 0.8260869565217391, 'f1': 0.8260869565217391, 'number': 23}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.09090909090909091, 'f1': 0.15384615384615385, 'number': 11}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.6521739130434783, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.6818181818181819, 'number': 21}	{'precision': 0.7647058823529411, 'recall': 0.5652173913043478, 'f1': 0.65, 'number': 23}	{'precision': 0.2413793103448276, 'recall': 0.3684210526315789, 'f1': 0.2916666666666667, 'number': 19}	{'precision': 0.43478260869565216, 'recall': 0.37037037037037035, 'f1': 0.39999999999999997, 'number': 27}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.75, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 16}	{'precision': 0.52, 'recall': 0.4482758620689655, 'f1': 0.48148148148148145, 'number': 29}	{'precision': 0.8148148148148148, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.8800000000000001, 'number': 23}	{'precision': 0.68, 'recall': 0.7083333333333334, 'f1': 0.6938775510204083, 'number': 24}	{'precision': 0.6956521739130435, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.7804878048780488, 'number': 18}	{'precision': 0.9473684210526315, 'recall': 0.782608695652174, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 23}	{'precision': 0.5384615384615384, 'recall': 0.5526315789473685, 'f1': 0.5454545454545455, 'number': 38}	{'precision': 0.7906976744186046, 'recall': 0.7906976744186046, 'f1': 0.7906976744186046, 'number': 43}	{'precision': 0.6333333333333333, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7755102040816326, 'number': 19}	{'precision': 0.6, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 18}	{'precision': 0.7111111111111111, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.7710843373493975, 'number': 38}	{'precision': 0.2413793103448276, 'recall': 0.3684210526315789, 'f1': 0.2916666666666667, 'number': 19}	{'precision': 0.5979381443298969, 'recall': 0.8405797101449275, 'f1': 0.6987951807228916, 'number': 69}	{'precision': 0.802732707087959, 'recall': 0.8952380952380953, 'f1': 0.8464655560558306, 'number': 1050}	{'precision': 0.72, 'recall': 0.9, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 20}	{'precision': 0.6041666666666666, 'recall': 0.725, 'f1': 0.6590909090909091, 'number': 40}	{'precision': 0.1891891891891892, 'recall': 0.1590909090909091, 'f1': 0.1728395061728395, 'number': 44}	{'precision': 0.78, 'recall': 0.7428571428571429, 'f1': 0.7609756097560977, 'number': 105}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.631578947368421, 'f1': 0.5581395348837209, 'number': 19}	{'precision': 0.7894736842105263, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8108108108108109, 'number': 18}	0.7316	0.8019	0.7652	0.9038
0.5014	3.0	558	0.2678	{'precision': 0.8518518518518519, 'recall': 1.0, 'f1': 0.92, 'number': 23}	{'precision': 0.625, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.7407407407407406, 'number': 11}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.7, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.6829268292682926, 'number': 21}	{'precision': 0.48148148148148145, 'recall': 0.5652173913043478, 'f1': 0.52, 'number': 23}	{'precision': 0.18181818181818182, 'recall': 0.21052631578947367, 'f1': 0.1951219512195122, 'number': 19}	{'precision': 0.47619047619047616, 'recall': 0.37037037037037035, 'f1': 0.4166666666666667, 'number': 27}	{'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.875, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 16}	{'precision': 0.5277777777777778, 'recall': 0.6551724137931034, 'f1': 0.5846153846153845, 'number': 29}	{'precision': 0.9565217391304348, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9565217391304348, 'number': 23}	{'precision': 0.68, 'recall': 0.7083333333333334, 'f1': 0.6938775510204083, 'number': 24}	{'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8888888888888888, 'number': 18}	{'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9361702127659574, 'number': 23}	{'precision': 0.7419354838709677, 'recall': 0.6052631578947368, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 38}	{'precision': 0.7291666666666666, 'recall': 0.813953488372093, 'f1': 0.7692307692307692, 'number': 43}	{'precision': 0.8636363636363636, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9268292682926829, 'number': 19}	{'precision': 0.7, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7368421052631577, 'number': 18}	{'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.8648648648648649, 'number': 38}	{'precision': 0.47619047619047616, 'recall': 0.5263157894736842, 'f1': 0.5, 'number': 19}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.7536231884057971, 'f1': 0.7074829931972789, 'number': 69}	{'precision': 0.7991666666666667, 'recall': 0.9133333333333333, 'f1': 0.8524444444444446, 'number': 1050}	{'precision': 0.7391304347826086, 'recall': 0.85, 'f1': 0.7906976744186046, 'number': 20}	{'precision': 0.627906976744186, 'recall': 0.675, 'f1': 0.6506024096385542, 'number': 40}	{'precision': 0.20930232558139536, 'recall': 0.20454545454545456, 'f1': 0.20689655172413796, 'number': 44}	{'precision': 0.8369565217391305, 'recall': 0.7333333333333333, 'f1': 0.7817258883248731, 'number': 105}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.631578947368421, 'f1': 0.5581395348837209, 'number': 19}	{'precision': 0.85, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.8947368421052632, 'number': 18}	0.7518	0.8252	0.7868	0.9173
0.5014	4.0	744	0.2662	{'precision': 0.8214285714285714, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9019607843137255, 'number': 23}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.36363636363636365, 'f1': 0.4210526315789474, 'number': 11}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.2, 'f1': 0.25, 'number': 5}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7804878048780488, 'number': 21}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6086956521739131, 'f1': 0.6363636363636365, 'number': 23}	{'precision': 0.2727272727272727, 'recall': 0.3157894736842105, 'f1': 0.2926829268292683, 'number': 19}	{'precision': 0.48, 'recall': 0.4444444444444444, 'f1': 0.4615384615384615, 'number': 27}	{'precision': 0.7368421052631579, 'recall': 0.875, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 16}	{'precision': 0.56, 'recall': 0.4827586206896552, 'f1': 0.5185185185185185, 'number': 29}	{'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.8979591836734695, 'number': 23}	{'precision': 0.76, 'recall': 0.7916666666666666, 'f1': 0.7755102040816326, 'number': 24}	{'precision': 0.9444444444444444, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.9444444444444444, 'number': 18}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 23}	{'precision': 0.6060606060606061, 'recall': 0.5263157894736842, 'f1': 0.5633802816901409, 'number': 38}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.7441860465116279, 'f1': 0.7032967032967034, 'number': 43}	{'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.9473684210526315, 'f1': 0.9, 'number': 19}	{'precision': 0.875, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 18}	{'precision': 0.8918918918918919, 'recall': 0.868421052631579, 'f1': 0.88, 'number': 38}	{'precision': 0.6923076923076923, 'recall': 0.47368421052631576, 'f1': 0.5625, 'number': 19}	{'precision': 0.6835443037974683, 'recall': 0.782608695652174, 'f1': 0.7297297297297297, 'number': 69}	{'precision': 0.8305383936451898, 'recall': 0.8961904761904762, 'f1': 0.8621163536417774, 'number': 1050}	{'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 0.85, 'f1': 0.8717948717948718, 'number': 20}	{'precision': 0.7317073170731707, 'recall': 0.75, 'f1': 0.7407407407407408, 'number': 40}	{'precision': 0.2692307692307692, 'recall': 0.3181818181818182, 'f1': 0.2916666666666667, 'number': 44}	{'precision': 0.7766990291262136, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7692307692307692, 'number': 105}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.631578947368421, 'f1': 0.6486486486486486, 'number': 19}	{'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.918918918918919, 'number': 18}	0.7789	0.8191	0.7985	0.9208
0.5014	5.0	930	0.2774	{'precision': 0.8214285714285714, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9019607843137255, 'number': 23}	{'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.7272727272727273, 'f1': 0.7272727272727273, 'number': 11}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.4, 'f1': 0.5, 'number': 5}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.7317073170731706, 'number': 21}	{'precision': 0.6190476190476191, 'recall': 0.5652173913043478, 'f1': 0.5909090909090909, 'number': 23}	{'precision': 0.24, 'recall': 0.3157894736842105, 'f1': 0.2727272727272727, 'number': 19}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.5185185185185185, 'f1': 0.509090909090909, 'number': 27}	{'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.75, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 16}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.3793103448275862, 'f1': 0.4313725490196078, 'number': 29}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.8260869565217391, 'f1': 0.9047619047619047, 'number': 23}	{'precision': 0.7307692307692307, 'recall': 0.7916666666666666, 'f1': 0.76, 'number': 24}	{'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8888888888888888, 'number': 18}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 23}	{'precision': 0.6774193548387096, 'recall': 0.5526315789473685, 'f1': 0.6086956521739131, 'number': 38}	{'precision': 0.7441860465116279, 'recall': 0.7441860465116279, 'f1': 0.7441860465116278, 'number': 43}	{'precision': 0.8636363636363636, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9268292682926829, 'number': 19}	{'precision': 0.6842105263157895, 'recall': 0.7222222222222222, 'f1': 0.7027027027027027, 'number': 18}	{'precision': 0.918918918918919, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.9066666666666667, 'number': 38}	{'precision': 0.6111111111111112, 'recall': 0.5789473684210527, 'f1': 0.5945945945945946, 'number': 19}	{'precision': 0.7105263157894737, 'recall': 0.782608695652174, 'f1': 0.7448275862068965, 'number': 69}	{'precision': 0.8287731685789939, 'recall': 0.8942857142857142, 'f1': 0.8602840128263858, 'number': 1050}	{'precision': 0.9411764705882353, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8648648648648648, 'number': 20}	{'precision': 0.7894736842105263, 'recall': 0.75, 'f1': 0.7692307692307692, 'number': 40}	{'precision': 0.23636363636363636, 'recall': 0.29545454545454547, 'f1': 0.2626262626262626, 'number': 44}	{'precision': 0.7572815533980582, 'recall': 0.7428571428571429, 'f1': 0.7499999999999999, 'number': 105}	{'precision': 0.5789473684210527, 'recall': 0.5789473684210527, 'f1': 0.5789473684210527, 'number': 19}	{'precision': 0.85, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.8947368421052632, 'number': 18}	0.7777	0.8152	0.7960	0.9229
0.1338	6.0	1116	0.3041	{'precision': 0.8214285714285714, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9019607843137255, 'number': 23}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.5454545454545454, 'f1': 0.6, 'number': 11}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.2, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 5}	{'precision': 0.64, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.6956521739130435, 'number': 21}	{'precision': 0.48484848484848486, 'recall': 0.6956521739130435, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 23}	{'precision': 0.2857142857142857, 'recall': 0.21052631578947367, 'f1': 0.24242424242424243, 'number': 19}	{'precision': 0.5384615384615384, 'recall': 0.5185185185185185, 'f1': 0.5283018867924528, 'number': 27}	{'precision': 0.8666666666666667, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.8387096774193549, 'number': 16}	{'precision': 0.6363636363636364, 'recall': 0.4827586206896552, 'f1': 0.5490196078431373, 'number': 29}	{'precision': 0.9523809523809523, 'recall': 0.8695652173913043, 'f1': 0.909090909090909, 'number': 23}	{'precision': 0.7241379310344828, 'recall': 0.875, 'f1': 0.7924528301886793, 'number': 24}	{'precision': 0.9444444444444444, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.9444444444444444, 'number': 18}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 23}	{'precision': 0.5897435897435898, 'recall': 0.6052631578947368, 'f1': 0.5974025974025974, 'number': 38}	{'precision': 0.8372093023255814, 'recall': 0.8372093023255814, 'f1': 0.8372093023255814, 'number': 43}	{'precision': 0.8636363636363636, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9268292682926829, 'number': 19}	{'precision': 0.7894736842105263, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8108108108108109, 'number': 18}	{'precision': 0.9459459459459459, 'recall': 0.9210526315789473, 'f1': 0.9333333333333332, 'number': 38}	{'precision': 0.4666666666666667, 'recall': 0.3684210526315789, 'f1': 0.4117647058823529, 'number': 19}	{'precision': 0.7037037037037037, 'recall': 0.8260869565217391, 'f1': 0.76, 'number': 69}	{'precision': 0.8019639934533551, 'recall': 0.9333333333333333, 'f1': 0.8626760563380281, 'number': 1050}	{'precision': 0.782608695652174, 'recall': 0.9, 'f1': 0.8372093023255814, 'number': 20}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 40}	{'precision': 0.375, 'recall': 0.4090909090909091, 'f1': 0.3913043478260869, 'number': 44}	{'precision': 0.8522727272727273, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.7772020725388602, 'number': 105}	{'precision': 0.631578947368421, 'recall': 0.631578947368421, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 19}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8421052631578948, 'number': 18}	0.7728	0.8496	0.8094	0.9249
0.1338	7.0	1302	0.3252	{'precision': 0.8518518518518519, 'recall': 1.0, 'f1': 0.92, 'number': 23}	{'precision': 0.6923076923076923, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7500000000000001, 'number': 11}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.4, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 5}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.7317073170731706, 'number': 21}	{'precision': 0.6818181818181818, 'recall': 0.6521739130434783, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 23}	{'precision': 0.2, 'recall': 0.21052631578947367, 'f1': 0.20512820512820512, 'number': 19}	{'precision': 0.64, 'recall': 0.5925925925925926, 'f1': 0.6153846153846153, 'number': 27}	{'precision': 0.875, 'recall': 0.875, 'f1': 0.875, 'number': 16}	{'precision': 0.68, 'recall': 0.5862068965517241, 'f1': 0.6296296296296295, 'number': 29}	{'precision': 0.875, 'recall': 0.9130434782608695, 'f1': 0.8936170212765957, 'number': 23}	{'precision': 0.7307692307692307, 'recall': 0.7916666666666666, 'f1': 0.76, 'number': 24}	{'precision': 0.9444444444444444, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.9444444444444444, 'number': 18}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 23}	{'precision': 0.6875, 'recall': 0.5789473684210527, 'f1': 0.6285714285714286, 'number': 38}	{'precision': 0.8222222222222222, 'recall': 0.8604651162790697, 'f1': 0.8409090909090908, 'number': 43}	{'precision': 0.9047619047619048, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9500000000000001, 'number': 19}	{'precision': 0.7368421052631579, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7567567567567567, 'number': 18}	{'precision': 0.8648648648648649, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.8533333333333334, 'number': 38}	{'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.7027027027027027, 'number': 19}	{'precision': 0.6582278481012658, 'recall': 0.7536231884057971, 'f1': 0.7027027027027026, 'number': 69}	{'precision': 0.8195744680851064, 'recall': 0.9171428571428571, 'f1': 0.8656179775280899, 'number': 1050}	{'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.75, 'f1': 0.7894736842105262, 'number': 20}	{'precision': 0.7804878048780488, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7901234567901235, 'number': 40}	{'precision': 0.3617021276595745, 'recall': 0.38636363636363635, 'f1': 0.37362637362637363, 'number': 44}	{'precision': 0.7105263157894737, 'recall': 0.7714285714285715, 'f1': 0.7397260273972601, 'number': 105}	{'precision': 0.6111111111111112, 'recall': 0.5789473684210527, 'f1': 0.5945945945945946, 'number': 19}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8421052631578948, 'number': 18}	0.7810	0.8430	0.8108	0.9268
0.1338	8.0	1488	0.3274	{'precision': 0.8518518518518519, 'recall': 1.0, 'f1': 0.92, 'number': 23}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.36363636363636365, 'f1': 0.5000000000000001, 'number': 11}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.6, 'f1': 0.42857142857142855, 'number': 5}	{'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7441860465116279, 'number': 21}	{'precision': 0.6363636363636364, 'recall': 0.6086956521739131, 'f1': 0.6222222222222223, 'number': 23}	{'precision': 0.28, 'recall': 0.3684210526315789, 'f1': 0.3181818181818182, 'number': 19}	{'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.5925925925925926, 'f1': 0.5818181818181818, 'number': 27}	{'precision': 0.8666666666666667, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.8387096774193549, 'number': 16}	{'precision': 0.6538461538461539, 'recall': 0.5862068965517241, 'f1': 0.6181818181818182, 'number': 29}	{'precision': 0.88, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 23}	{'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.7692307692307692, 'number': 24}	{'precision': 0.9444444444444444, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.9444444444444444, 'number': 18}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 23}	{'precision': 0.696969696969697, 'recall': 0.6052631578947368, 'f1': 0.6478873239436619, 'number': 38}	{'precision': 0.8444444444444444, 'recall': 0.8837209302325582, 'f1': 0.8636363636363636, 'number': 43}	{'precision': 0.9047619047619048, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9500000000000001, 'number': 19}	{'precision': 0.8235294117647058, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 18}	{'precision': 0.9428571428571428, 'recall': 0.868421052631579, 'f1': 0.904109589041096, 'number': 38}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.7368421052631579, 'f1': 0.7, 'number': 19}	{'precision': 0.675, 'recall': 0.782608695652174, 'f1': 0.7248322147651006, 'number': 69}	{'precision': 0.8436944937833037, 'recall': 0.9047619047619048, 'f1': 0.8731617647058825, 'number': 1050}	{'precision': 0.9, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9, 'number': 20}	{'precision': 0.7619047619047619, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7804878048780488, 'number': 40}	{'precision': 0.35555555555555557, 'recall': 0.36363636363636365, 'f1': 0.3595505617977528, 'number': 44}	{'precision': 0.7843137254901961, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7729468599033817, 'number': 105}	{'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.7027027027027027, 'number': 19}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8421052631578948, 'number': 18}	0.7982	0.8407	0.8189	0.9297
0.0629	9.0	1674	0.3409	{'precision': 0.8518518518518519, 'recall': 1.0, 'f1': 0.92, 'number': 23}	{'precision': 0.875, 'recall': 0.6363636363636364, 'f1': 0.7368421052631579, 'number': 11}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.6, 'f1': 0.5454545454545454, 'number': 5}	{'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.7619047619047619, 'f1': 0.7441860465116279, 'number': 21}	{'precision': 0.6521739130434783, 'recall': 0.6521739130434783, 'f1': 0.6521739130434783, 'number': 23}	{'precision': 0.36363636363636365, 'recall': 0.42105263157894735, 'f1': 0.3902439024390244, 'number': 19}	{'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.5925925925925926, 'f1': 0.5818181818181818, 'number': 27}	{'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.7647058823529411, 'number': 16}	{'precision': 0.5925925925925926, 'recall': 0.5517241379310345, 'f1': 0.5714285714285714, 'number': 29}	{'precision': 0.88, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 23}	{'precision': 0.6785714285714286, 'recall': 0.7916666666666666, 'f1': 0.7307692307692307, 'number': 24}	{'precision': 0.9444444444444444, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.9444444444444444, 'number': 18}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 23}	{'precision': 0.71875, 'recall': 0.6052631578947368, 'f1': 0.6571428571428571, 'number': 38}	{'precision': 0.782608695652174, 'recall': 0.8372093023255814, 'f1': 0.8089887640449438, 'number': 43}	{'precision': 0.9047619047619048, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9500000000000001, 'number': 19}	{'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 18}	{'precision': 0.9428571428571428, 'recall': 0.868421052631579, 'f1': 0.904109589041096, 'number': 38}	{'precision': 0.65, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 19}	{'precision': 0.72, 'recall': 0.782608695652174, 'f1': 0.7499999999999999, 'number': 69}	{'precision': 0.8402839396628217, 'recall': 0.9019047619047619, 'f1': 0.8700045934772622, 'number': 1050}	{'precision': 0.9, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9, 'number': 20}	{'precision': 0.7954545454545454, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8333333333333334, 'number': 40}	{'precision': 0.30434782608695654, 'recall': 0.3181818181818182, 'f1': 0.31111111111111117, 'number': 44}	{'precision': 0.7959183673469388, 'recall': 0.7428571428571429, 'f1': 0.768472906403941, 'number': 105}	{'precision': 0.7222222222222222, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.7027027027027027, 'number': 19}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8421052631578948, 'number': 18}	0.7974	0.8385	0.8174	0.9303
0.0629	10.0	1860	0.3543	{'precision': 0.8518518518518519, 'recall': 1.0, 'f1': 0.92, 'number': 23}	{'precision': 0.625, 'recall': 0.45454545454545453, 'f1': 0.5263157894736842, 'number': 11}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.6, 'f1': 0.42857142857142855, 'number': 5}	{'precision': 0.7727272727272727, 'recall': 0.8095238095238095, 'f1': 0.7906976744186046, 'number': 21}	{'precision': 0.6521739130434783, 'recall': 0.6521739130434783, 'f1': 0.6521739130434783, 'number': 23}	{'precision': 0.36363636363636365, 'recall': 0.42105263157894735, 'f1': 0.3902439024390244, 'number': 19}	{'precision': 0.6296296296296297, 'recall': 0.6296296296296297, 'f1': 0.6296296296296297, 'number': 27}	{'precision': 0.7647058823529411, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.787878787878788, 'number': 16}	{'precision': 0.5925925925925926, 'recall': 0.5517241379310345, 'f1': 0.5714285714285714, 'number': 29}	{'precision': 0.8695652173913043, 'recall': 0.8695652173913043, 'f1': 0.8695652173913043, 'number': 23}	{'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.7692307692307692, 'number': 24}	{'precision': 0.9444444444444444, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.9444444444444444, 'number': 18}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 23}	{'precision': 0.696969696969697, 'recall': 0.6052631578947368, 'f1': 0.6478873239436619, 'number': 38}	{'precision': 0.8043478260869565, 'recall': 0.8604651162790697, 'f1': 0.8314606741573034, 'number': 43}	{'precision': 0.9047619047619048, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9500000000000001, 'number': 19}	{'precision': 0.7894736842105263, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8108108108108109, 'number': 18}	{'precision': 0.9428571428571428, 'recall': 0.868421052631579, 'f1': 0.904109589041096, 'number': 38}	{'precision': 0.6190476190476191, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.6500000000000001, 'number': 19}	{'precision': 0.7236842105263158, 'recall': 0.7971014492753623, 'f1': 0.7586206896551724, 'number': 69}	{'precision': 0.839754816112084, 'recall': 0.9133333333333333, 'f1': 0.875, 'number': 1050}	{'precision': 0.9, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9, 'number': 20}	{'precision': 0.8095238095238095, 'recall': 0.85, 'f1': 0.8292682926829269, 'number': 40}	{'precision': 0.3191489361702128, 'recall': 0.3409090909090909, 'f1': 0.32967032967032966, 'number': 44}	{'precision': 0.7959183673469388, 'recall': 0.7428571428571429, 'f1': 0.768472906403941, 'number': 105}	{'precision': 0.6842105263157895, 'recall': 0.6842105263157895, 'f1': 0.6842105263157895, 'number': 19}	{'precision': 0.8, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.8421052631578948, 'number': 18}	0.7972	0.8463	0.8210	0.9310

Framework versions

• Transformers 4.46.3
• Pytorch 2.5.1+cu124
• Datasets 3.1.0
• Tokenizers 0.20.3