Instructions to use universalner/uner_qaf_ara with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use universalner/uner_qaf_ara with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("token-classification", model="universalner/uner_qaf_ara")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("universalner/uner_qaf_ara") model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("universalner/uner_qaf_ara", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Shuheng Liu commited on
Commit ·
2f76935
1
Parent(s): 298b2ad
Upload model
Browse files- .gitattributes +1 -0
- README.md +87 -0
- all_results.json +25 -0
- config.json +51 -0
- eval_results.json +12 -0
- predict_results.json +10 -0
- predictions.txt +146 -0
- pytorch_model.bin +3 -0
- special_tokens_map.json +15 -0
- tokenizer.json +3 -0
- tokenizer_config.json +20 -0
- train_results.json +8 -0
- trainer_state.json +25 -0
- training_args.bin +3 -0
.gitattributes
CHANGED
|
@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
|
| 33 |
*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 34 |
*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 35 |
*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
|
|
|
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|
| 33 |
*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 34 |
*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 35 |
*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 36 |
+
tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
README.md
ADDED
|
@@ -0,0 +1,87 @@
|
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|
|
| 1 |
+
---
|
| 2 |
+
license: mit
|
| 3 |
+
base_model: xlm-roberta-large
|
| 4 |
+
tags:
|
| 5 |
+
- generated_from_trainer
|
| 6 |
+
datasets:
|
| 7 |
+
- uner_qaf_ara
|
| 8 |
+
metrics:
|
| 9 |
+
- precision
|
| 10 |
+
- recall
|
| 11 |
+
- f1
|
| 12 |
+
- accuracy
|
| 13 |
+
model-index:
|
| 14 |
+
- name: uner_qaf_ara
|
| 15 |
+
results:
|
| 16 |
+
- task:
|
| 17 |
+
name: Token Classification
|
| 18 |
+
type: token-classification
|
| 19 |
+
dataset:
|
| 20 |
+
name: uner_qaf_ara
|
| 21 |
+
type: uner_qaf_ara
|
| 22 |
+
config: default
|
| 23 |
+
split: validation
|
| 24 |
+
args: default
|
| 25 |
+
metrics:
|
| 26 |
+
- name: Precision
|
| 27 |
+
type: precision
|
| 28 |
+
value: 0.7241379310344828
|
| 29 |
+
- name: Recall
|
| 30 |
+
type: recall
|
| 31 |
+
value: 0.7205882352941176
|
| 32 |
+
- name: F1
|
| 33 |
+
type: f1
|
| 34 |
+
value: 0.7223587223587223
|
| 35 |
+
- name: Accuracy
|
| 36 |
+
type: accuracy
|
| 37 |
+
value: 0.9547511312217195
|
| 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_qaf_ara
|
| 44 |
+
|
| 45 |
+
This model is a fine-tuned version of [xlm-roberta-large](https://huggingface.co/xlm-roberta-large) on the uner_qaf_ara dataset.
|
| 46 |
+
It achieves the following results on the evaluation set:
|
| 47 |
+
- Loss: 0.1885
|
| 48 |
+
- Precision: 0.7241
|
| 49 |
+
- Recall: 0.7206
|
| 50 |
+
- F1: 0.7224
|
| 51 |
+
- Accuracy: 0.9548
|
| 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 @@
|
|
|
|
|
|
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|
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|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"epoch": 5.0,
|
| 3 |
+
"eval_accuracy": 0.9547511312217195,
|
| 4 |
+
"eval_f1": 0.7223587223587223,
|
| 5 |
+
"eval_loss": 0.18850649893283844,
|
| 6 |
+
"eval_precision": 0.7241379310344828,
|
| 7 |
+
"eval_recall": 0.7205882352941176,
|
| 8 |
+
"eval_runtime": 0.4056,
|
| 9 |
+
"eval_samples": 140,
|
| 10 |
+
"eval_samples_per_second": 345.174,
|
| 11 |
+
"eval_steps_per_second": 22.19,
|
| 12 |
+
"predict_accuracy": 0.9545663148233134,
|
| 13 |
+
"predict_f1": 0.7088607594936709,
|
| 14 |
+
"predict_loss": 0.1624361276626587,
|
| 15 |
+
"predict_precision": 0.6965174129353234,
|
| 16 |
+
"predict_recall": 0.7216494845360825,
|
| 17 |
+
"predict_runtime": 0.4848,
|
| 18 |
+
"predict_samples_per_second": 301.185,
|
| 19 |
+
"predict_steps_per_second": 20.629,
|
| 20 |
+
"train_loss": 0.23982335650731648,
|
| 21 |
+
"train_runtime": 63.3537,
|
| 22 |
+
"train_samples": 1004,
|
| 23 |
+
"train_samples_per_second": 79.238,
|
| 24 |
+
"train_steps_per_second": 4.972
|
| 25 |
+
}
|
config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,51 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 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
|
@@ -0,0 +1,12 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"epoch": 5.0,
|
| 3 |
+
"eval_accuracy": 0.9547511312217195,
|
| 4 |
+
"eval_f1": 0.7223587223587223,
|
| 5 |
+
"eval_loss": 0.18850649893283844,
|
| 6 |
+
"eval_precision": 0.7241379310344828,
|
| 7 |
+
"eval_recall": 0.7205882352941176,
|
| 8 |
+
"eval_runtime": 0.4056,
|
| 9 |
+
"eval_samples": 140,
|
| 10 |
+
"eval_samples_per_second": 345.174,
|
| 11 |
+
"eval_steps_per_second": 22.19
|
| 12 |
+
}
|
predict_results.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,10 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"predict_accuracy": 0.9545663148233134,
|
| 3 |
+
"predict_f1": 0.7088607594936709,
|
| 4 |
+
"predict_loss": 0.1624361276626587,
|
| 5 |
+
"predict_precision": 0.6965174129353234,
|
| 6 |
+
"predict_recall": 0.7216494845360825,
|
| 7 |
+
"predict_runtime": 0.4848,
|
| 8 |
+
"predict_samples_per_second": 301.185,
|
| 9 |
+
"predict_steps_per_second": 20.629
|
| 10 |
+
}
|
predictions.txt
ADDED
|
@@ -0,0 +1,146 @@
|
|
|
|
|
|
|
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