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LiLT_WS_CV1
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: 0.2006
- Ame: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
- Anguage: {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.875, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 32}
- Du Degree: {'precision': 0.775, 'recall': 0.7560975609756098, 'f1': 0.7654320987654322, 'number': 41}
- Du University: {'precision': 0.8068181818181818, 'recall': 0.9342105263157895, 'f1': 0.8658536585365854, 'number': 76}
- Ears Ex: {'precision': 0.9130434782608695, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8936170212765957, 'number': 24}
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- Kill: {'precision': 0.8759398496240601, 'recall': 0.91015625, 'f1': 0.89272030651341, 'number': 256}
- Ractice: {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.6818181818181818, 'f1': 0.6976744186046512, 'number': 22}
- Rade: {'precision': 0.9047619047619048, 'recall': 0.76, 'f1': 0.8260869565217391, 'number': 25}
- Ummarize: {'precision': 0.9411764705882353, 'recall': 0.9795918367346939, 'f1': 0.96, 'number': 343}
- Xpertise: {'precision': 0.8115942028985508, 'recall': 0.9333333333333333, 'f1': 0.8682170542635659, 'number': 60}
- X Company: {'precision': 0.9681274900398407, 'recall': 0.9274809160305344, 'f1': 0.9473684210526316, 'number': 262}
- X Description: {'precision': 0.9860392967942089, 'recall': 0.9829896907216494, 'f1': 0.9845121321631389, 'number': 3880}
- X End Date: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}
- X Location: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}
- X Position: {'precision': 0.8944337811900192, 'recall': 0.9648033126293996, 'f1': 0.9282868525896414, 'number': 483}
- X Start Date: {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7272727272727273, 'number': 8}
- Overall Precision: 0.9567
- Overall Recall: 0.9670
- Overall F1: 0.9618
- Overall Accuracy: 0.9528
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: 3e-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
- num_epochs: 40
- mixed_precision_training: Native AMP
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Ame | Anguage | Du Degree | Du University | Ears Ex | Er Name | Kill | Ractice | Rade | Ummarize | Xpertise | X Company | X Description | X End Date | X Location | X Position | X Start Date | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.3315 | 1.0 | 54 | 0.6467 | {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.3157894736842105, 'f1': 0.42857142857142855, 'number': 19} | {'precision': 0.8, 'recall': 0.375, 'f1': 0.5106382978723405, 'number': 32} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41} | {'precision': 0.4722222222222222, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.6181818181818182, 'number': 76} | {'precision': 0.5238095238095238, 'recall': 0.4583333333333333, 'f1': 0.4888888888888889, 'number': 24} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | {'precision': 0.45387453874538747, 'recall': 0.48046875, 'f1': 0.4667931688804554, 'number': 256} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 25} | {'precision': 0.8790322580645161, 'recall': 0.9533527696793003, 'f1': 0.9146853146853146, 'number': 343} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 60} | {'precision': 0.8471615720524017, 'recall': 0.7404580152671756, 'f1': 0.790224032586558, 'number': 262} | {'precision': 0.8471238938053097, 'recall': 0.9868556701030928, 'f1': 0.9116666666666667, 'number': 3880} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.36666666666666664, 'recall': 0.022774327122153208, 'f1': 0.042884990253411304, 'number': 483} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | 0.8157 | 0.8257 | 0.8207 | 0.8108 |
| 0.4892 | 2.0 | 108 | 0.3119 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 0.48717948717948717, 'recall': 0.59375, 'f1': 0.5352112676056338, 'number': 32} | {'precision': 0.6875, 'recall': 0.5365853658536586, 'f1': 0.6027397260273972, 'number': 41} | {'precision': 0.6542056074766355, 'recall': 0.9210526315789473, 'f1': 0.7650273224043717, 'number': 76} | {'precision': 0.9047619047619048, 'recall': 0.7916666666666666, 'f1': 0.8444444444444444, 'number': 24} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | {'precision': 0.8088235294117647, 'recall': 0.64453125, 'f1': 0.7173913043478262, 'number': 256} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 22} | {'precision': 0.8666666666666667, 'recall': 0.52, 'f1': 0.65, 'number': 25} | {'precision': 0.9411764705882353, 'recall': 0.9795918367346939, 'f1': 0.96, 'number': 343} | {'precision': 0.7454545454545455, 'recall': 0.6833333333333333, 'f1': 0.7130434782608696, 'number': 60} | {'precision': 0.8804347826086957, 'recall': 0.9274809160305344, 'f1': 0.9033457249070632, 'number': 262} | {'precision': 0.9743722495469842, 'recall': 0.9701030927835051, 'f1': 0.9722329846312798, 'number': 3880} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.8729792147806005, 'recall': 0.782608695652174, 'f1': 0.8253275109170306, 'number': 483} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | 0.9382 | 0.9173 | 0.9276 | 0.9159 |
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