Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Precision	Recall	F1	Accuracy
3.0873	1.0	52	2.5606	0.1508	0.1205	0.1095	0.3096
2.2599	2.0	104	1.8545	0.3409	0.3827	0.3343	0.5265
1.7149	3.0	156	1.4711	0.5470	0.5222	0.4715	0.6087
1.3056	4.0	208	1.0879	0.6500	0.6103	0.5886	0.6919
0.9978	5.0	260	1.0036	0.7039	0.6766	0.6497	0.7221
0.7532	6.0	312	0.7722	0.7356	0.7552	0.7286	0.7842
0.5945	7.0	364	0.6766	0.8316	0.7902	0.7790	0.8053
0.473	8.0	416	0.5994	0.8602	0.8248	0.8224	0.8406
0.3762	9.0	468	0.5572	0.8725	0.8743	0.8600	0.8593
0.2943	10.0	520	0.5767	0.8893	0.8714	0.8659	0.8593
0.251	11.0	572	0.5480	0.8892	0.8765	0.8667	0.8633
0.2074	12.0	624	0.5652	0.8960	0.8866	0.8757	0.8714
0.1714	13.0	676	0.5254	0.9172	0.9087	0.9019	0.8875
0.1523	14.0	728	0.5788	0.9217	0.8900	0.8918	0.8790
0.1309	15.0	780	0.5209	0.9205	0.9141	0.9080	0.8961
0.1187	16.0	832	0.5030	0.9163	0.9138	0.9073	0.8961
0.1065	17.0	884	0.5449	0.9278	0.9212	0.9153	0.8986
0.0923	18.0	936	0.4965	0.9214	0.9180	0.9135	0.9012
0.0894	19.0	988	0.5171	0.9236	0.9189	0.9148	0.9007
0.0869	20.0	1040	0.5211	0.9245	0.9214	0.9159	0.9027

Framework versions

Transformers 4.27.4
Pytorch 1.13.1+cu116
Datasets 2.11.0
Tokenizers 0.13.2

LICENSE

Copyright (c) 2014, Universidad Carlos III de Madrid. Todos los derechos reservados. Este software es propiedad de la Universidad Carlos III de Madrid, grupo de investigación Robots Sociales. La Universidad Carlos III de Madrid es titular en exclusiva de los derechos de propiedad intelectual de este software. Queda prohibido cualquier uso indebido o no autorizado, entre estos, a título enunciativo pero no limitativo, la reproducción, fijación, distribución, comunicación pública, ingeniería inversa y/o transformación sobre dicho software, ya sea total o parcialmente, siendo el responsable del uso indebido o no autorizado también responsable de las consecuencias legales que pudieran derivarse de sus actos.

Jsevisal/balanced-augmented-roberta-gest-pred-seqeval-partialmatch-2

balanced-augmented-roberta-gest-pred-seqeval-partialmatch-2

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

LICENSE

Jsevisal/
balanced-augmented-roberta-gest-pred-seqeval-partialmatch-2