Shuheng Liu commited on
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README.md ADDED
@@ -0,0 +1,87 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ license: mit
3
+ base_model: xlm-roberta-large
4
+ tags:
5
+ - generated_from_trainer
6
+ datasets:
7
+ - uner_dan_ddt
8
+ metrics:
9
+ - precision
10
+ - recall
11
+ - f1
12
+ - accuracy
13
+ model-index:
14
+ - name: uner_dan_ddt
15
+ results:
16
+ - task:
17
+ name: Token Classification
18
+ type: token-classification
19
+ dataset:
20
+ name: uner_dan_ddt
21
+ type: uner_dan_ddt
22
+ config: default
23
+ split: validation
24
+ args: default
25
+ metrics:
26
+ - name: Precision
27
+ type: precision
28
+ value: 0.9018567639257294
29
+ - name: Recall
30
+ type: recall
31
+ value: 0.8970976253298153
32
+ - name: F1
33
+ type: f1
34
+ value: 0.8994708994708994
35
+ - name: Accuracy
36
+ type: accuracy
37
+ value: 0.9939024390243902
38
+ ---
39
+
40
+ <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
41
+ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
42
+
43
+ # uner_dan_ddt
44
+
45
+ This model is a fine-tuned version of [xlm-roberta-large](https://huggingface.co/xlm-roberta-large) on the uner_dan_ddt dataset.
46
+ It achieves the following results on the evaluation set:
47
+ - Loss: 0.0333
48
+ - Precision: 0.9019
49
+ - Recall: 0.8971
50
+ - F1: 0.8995
51
+ - Accuracy: 0.9939
52
+
53
+ ## Model description
54
+
55
+ More information needed
56
+
57
+ ## Intended uses & limitations
58
+
59
+ More information needed
60
+
61
+ ## Training and evaluation data
62
+
63
+ More information needed
64
+
65
+ ## Training procedure
66
+
67
+ ### Training hyperparameters
68
+
69
+ The following hyperparameters were used during training:
70
+ - learning_rate: 3e-05
71
+ - train_batch_size: 16
72
+ - eval_batch_size: 16
73
+ - seed: 42
74
+ - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
75
+ - lr_scheduler_type: linear
76
+ - num_epochs: 5.0
77
+
78
+ ### Training results
79
+
80
+
81
+
82
+ ### Framework versions
83
+
84
+ - Transformers 4.31.0
85
+ - Pytorch 1.10.1+cu113
86
+ - Datasets 2.14.4
87
+ - Tokenizers 0.13.3
all_results.json ADDED
@@ -0,0 +1,25 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "epoch": 5.0,
3
+ "eval_accuracy": 0.9939024390243902,
4
+ "eval_f1": 0.8994708994708994,
5
+ "eval_loss": 0.033292997628450394,
6
+ "eval_precision": 0.9018567639257294,
7
+ "eval_recall": 0.8970976253298153,
8
+ "eval_runtime": 1.4533,
9
+ "eval_samples": 565,
10
+ "eval_samples_per_second": 388.762,
11
+ "eval_steps_per_second": 24.771,
12
+ "predict_accuracy": 0.9905217998603213,
13
+ "predict_f1": 0.8781038374717832,
14
+ "predict_loss": 0.056324806064367294,
15
+ "predict_precision": 0.8861047835990888,
16
+ "predict_recall": 0.8702460850111857,
17
+ "predict_runtime": 1.3741,
18
+ "predict_samples_per_second": 411.91,
19
+ "predict_steps_per_second": 26.199,
20
+ "train_loss": 0.028748657929636268,
21
+ "train_runtime": 270.7551,
22
+ "train_samples": 4384,
23
+ "train_samples_per_second": 80.959,
24
+ "train_steps_per_second": 5.06
25
+ }
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,51 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "xlm-roberta-large",
3
+ "architectures": [
4
+ "XLMRobertaForTokenClassification"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "bos_token_id": 0,
8
+ "classifier_dropout": null,
9
+ "eos_token_id": 2,
10
+ "finetuning_task": "ner",
11
+ "hidden_act": "gelu",
12
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
13
+ "hidden_size": 1024,
14
+ "id2label": {
15
+ "0": "O",
16
+ "1": "B-PER",
17
+ "2": "I-PER",
18
+ "3": "B-ORG",
19
+ "4": "I-ORG",
20
+ "5": "B-LOC",
21
+ "6": "I-LOC",
22
+ "7": "B-OTH",
23
+ "8": "I-OTH"
24
+ },
25
+ "initializer_range": 0.02,
26
+ "intermediate_size": 4096,
27
+ "label2id": {
28
+ "B-LOC": 5,
29
+ "B-ORG": 3,
30
+ "B-OTH": 7,
31
+ "B-PER": 1,
32
+ "I-LOC": 6,
33
+ "I-ORG": 4,
34
+ "I-OTH": 8,
35
+ "I-PER": 2,
36
+ "O": 0
37
+ },
38
+ "layer_norm_eps": 1e-05,
39
+ "max_position_embeddings": 514,
40
+ "model_type": "xlm-roberta",
41
+ "num_attention_heads": 16,
42
+ "num_hidden_layers": 24,
43
+ "output_past": true,
44
+ "pad_token_id": 1,
45
+ "position_embedding_type": "absolute",
46
+ "torch_dtype": "float32",
47
+ "transformers_version": "4.31.0",
48
+ "type_vocab_size": 1,
49
+ "use_cache": true,
50
+ "vocab_size": 250002
51
+ }
eval_results.json ADDED
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1
+ {
2
+ "epoch": 5.0,
3
+ "eval_accuracy": 0.9939024390243902,
4
+ "eval_f1": 0.8994708994708994,
5
+ "eval_loss": 0.033292997628450394,
6
+ "eval_precision": 0.9018567639257294,
7
+ "eval_recall": 0.8970976253298153,
8
+ "eval_runtime": 1.4533,
9
+ "eval_samples": 565,
10
+ "eval_samples_per_second": 388.762,
11
+ "eval_steps_per_second": 24.771
12
+ }
predict_results.json ADDED
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1
+ {
2
+ "predict_accuracy": 0.9905217998603213,
3
+ "predict_f1": 0.8781038374717832,
4
+ "predict_loss": 0.056324806064367294,
5
+ "predict_precision": 0.8861047835990888,
6
+ "predict_recall": 0.8702460850111857,
7
+ "predict_runtime": 1.3741,
8
+ "predict_samples_per_second": 411.91,
9
+ "predict_steps_per_second": 26.199
10
+ }
predictions.txt ADDED
@@ -0,0 +1,566 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ O O O O B-PER I-PER O B-PER I-PER O O O O B-LOC O O O O O O O O
2
+ O O O O B-LOC O O O O O O O
3
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
4
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
5
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
6
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
7
+ O O O O O O O O O O O O
8
+ O O O O O O O
9
+ O O O O O O O O O O
10
+ O O O O
11
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
12
+ O O O O O O O O O O O
13
+ O B-PER I-PER
14
+ O O O O B-LOC O O O O O O O O
15
+ O O O O O O O O O O O O O
16
+ O O B-ORG O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O O O O O
17
+ B-PER I-PER O O B-LOC O O O O O O O O O O
18
+ O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O
19
+ O O B-ORG I-ORG I-ORG O B-ORG O O B-PER I-PER O O O O O O O
20
+ B-ORG O O O O O O B-ORG O O O O O O O O O
21
+ O O B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O
22
+ O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O B-PER I-PER O
23
+ O O O O O O O B-ORG I-ORG O O B-LOC O
24
+ O O O O
25
+ O B-PER I-PER
26
+ O O O B-ORG O O O O
27
+ O O B-ORG I-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
28
+ O O O O O O B-PER I-PER O O O O
29
+ O O O O O O O O O O O O O O O O
30
+ O O O O B-ORG I-ORG O O B-LOC O
31
+ O O O O O O O
32
+ O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O
33
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O
34
+ O O O O O O O
35
+ O O O O O O O
36
+ O O O O O
37
+ O O O O O O O O O
38
+ O O O O O O O O O O O O O O O O
39
+ O O O O O O O O
40
+ O O O O O O O O O
41
+ O O O O O O O O O O O O O
42
+ O O O O O O O O O O O O O O O
43
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O
44
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
45
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
46
+ O O O O O O O B-PER I-PER O O O O
47
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
48
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O O O O B-PER I-PER O
49
+ O O O O O O O O O O O O O
50
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER O B-PER O O O O O O
51
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
52
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
53
+ B-PER O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
54
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
55
+ O O O O O O O O O O O O O O
56
+ O O O O O O B-ORG I-ORG O B-ORG O O O O O O O O O O O
57
+ O O O O O O B-PER I-PER I-PER O
58
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O
59
+ O O O O O O O O O O O O B-ORG O
60
+ O O O O O O O O O O O O O O
61
+ O O O O
62
+ O O B-ORG O O O
63
+ O O O O
64
+ O O O O O O O O O O
65
+ O O O O O O O O
66
+ O O B-ORG O O O O O O O O O O O O O
67
+ O O O O B-ORG O O O O O O
68
+ O O O O O O O O O
69
+ O O O O O O O
70
+ O O O O O O O O
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72
+ O O O O O O O
73
+ O O O O O B-ORG O
74
+ O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
75
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O
76
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O B-ORG O
77
+ B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
78
+ B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
79
+ O O
80
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O
81
+ O O O
82
+ O O O O O O O O O B-ORG O B-ORG O O O O O O O B-ORG O B-ORG O B-ORG O B-ORG O
83
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O B-ORG O B-ORG O B-ORG I-ORG O B-ORG O
84
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O
85
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
86
+ O O O O O O O O O O
87
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
88
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
89
+ O O O O O O O O O O O O O O O O
90
+ O O O O O O O
91
+ O O O O O O O O O O O O O
92
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O
93
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O
94
+ O O O O O O O O O O O O O B-LOC O
95
+ O O O O O O O O O
96
+ O O O O O O O O B-PER I-PER O
97
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
98
+ O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O
99
+ O O O O O O
100
+ O O O O O B-ORG O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
101
+ O O O O O O O O O B-LOC O
102
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O
103
+ O O O B-LOC O O O O
104
+ O O O O O O
105
+ O O O O O
106
+ O O O O O O O O O B-ORG O B-LOC O
107
+ O O O O O O O
108
+ O O O O O O O O O O O O O O
109
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O
110
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111
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113
+ O O O O O O O O O O O B-LOC O
114
+ O O O O O O O O O O
115
+ O O O O O O
116
+ O O O O O O
117
+ O O O O O O O
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119
+ O O O O O O O O O O O O O O O
120
+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
121
+ O O O O O B-ORG I-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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+ O O O O O O
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+ O O O O O O O O O O O
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+ B-PER O O O O
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+ O B-PER O O O O O O O O O O
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+ O O O O O O O O O O O O O O O O O
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+ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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+ O O O O O O O O O O O O
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+ O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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+ B-ORG B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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