File size: 3,766 Bytes
305796a 828e838 305796a 54a0b4d 305796a 828e838 305796a 828e838 305796a |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 |
---
widget:
- text: "Phát biểu tại phiên thảo luận về tình hình kinh tế xã hội của Quốc hội sáng 28/10 , Bộ trưởng Bộ LĐ-TB&XH Đào Ngọc Dung khái quát , tại phiên khai mạc kỳ họp , lãnh đạo chính phủ đã báo cáo , đề cập tương đối rõ ràng về việc thực hiện các chính sách an sinh xã hội"
tags:
- word segmentation
language:
- vi
metrics:
- precision
- recall
- f1
- accuracy
model-index:
- name: vi-word-segmentation
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# vi-word-segmentation
This model is a fine-tuned version of [NlpHUST/electra-base-vn](https://huggingface.co/NlpHUST/electra-base-vn) on an vlsp 2013 word segmentation dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0501
- Precision: 0.9833
- Recall: 0.9838
- F1: 0.9835
- Accuracy: 0.9911
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
You can use this model with Transformers *pipeline* for NER.
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("NlpHUST/vi-word-segmentation")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("NlpHUST/vi-word-segmentation")
nlp = pipeline("token-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)
example = "Phát biểu tại phiên thảo luận về tình hình kinh tế xã hội của Quốc hội sáng 28/10 , Bộ trưởng Bộ LĐ-TB&XH Đào Ngọc Dung khái quát , tại phiên khai mạc kỳ họp , lãnh đạo chính phủ đã báo cáo , đề cập tương đối rõ ràng về việc thực hiện các chính sách an sinh xã hội"
ner_results = nlp(example)
example_tok = ""
for e in ner_results:
if "##" in e["word"]:
example_tok = example_tok + e["word"].replace("##","")
elif e["entity"] =="I":
example_tok = example_tok + "_" + e["word"]
else:
example_tok = example_tok + " " + e["word"]
print(example_tok)
Phát_biểu tại phiên thảo_luận về tình_hình kinh_tế xã_hội của Quốc_hội sáng 28 / 10 , Bộ_trưởng Bộ LĐ - TB [UNK] XH Đào_Ngọc_Dung khái_quát , tại phiên khai_mạc kỳ họp , lãnh_đạo chính_phủ đã báo_cáo , đề_cập tương_đối rõ_ràng về việc thực_hiện các chính_sách an_sinh xã_hội
```
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 2
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 5.0
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Precision | Recall | F1 | Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:---------:|:------:|:------:|:--------:|
| 0.0168 | 1.0 | 4712 | 0.0284 | 0.9813 | 0.9825 | 0.9819 | 0.9904 |
| 0.0107 | 2.0 | 9424 | 0.0350 | 0.9789 | 0.9814 | 0.9802 | 0.9895 |
| 0.005 | 3.0 | 14136 | 0.0364 | 0.9826 | 0.9843 | 0.9835 | 0.9909 |
| 0.0033 | 4.0 | 18848 | 0.0434 | 0.9830 | 0.9831 | 0.9830 | 0.9908 |
| 0.0017 | 5.0 | 23560 | 0.0501 | 0.9833 | 0.9838 | 0.9835 | 0.9911 |
### Framework versions
- Transformers 4.22.2
- Pytorch 1.12.1+cu113
- Datasets 2.4.0
- Tokenizers 0.12.1
|