Loss: 2.6953
B-content: {'precision': 0.6, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7499999999999999, 'number': 12}
E-content: {'precision': 0.375, 'recall': 0.5, 'f1': 0.42857142857142855, 'number': 12}
I-content: {'precision': 0.46788990825688076, 'recall': 0.8793103448275862, 'f1': 0.6107784431137725, 'number': 58}
S-clause: {'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7058823529411764, 'number': 12}
Overall Precision: 0.4850
Overall Recall: 0.8617
Overall F1: 0.6207
Overall Accuracy: 0.5412

Model description

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Intended uses & limitations

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Training and evaluation data

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Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 40

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	B-content	E-content	I-content	S-clause	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
No log	1.0	2	2.1763	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.29896907216494845, 'recall': 1.0, 'f1': 0.4603174603174603, 'number': 58}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	0.2990	0.6170	0.4028	0.2990
No log	2.0	4	2.6132	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.29896907216494845, 'recall': 1.0, 'f1': 0.4603174603174603, 'number': 58}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	0.2990	0.6170	0.4028	0.2990
No log	3.0	6	2.1486	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.32044198895027626, 'recall': 1.0, 'f1': 0.48535564853556484, 'number': 58}	{'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9600000000000001, 'number': 12}	0.3608	0.7447	0.4861	0.3608
No log	4.0	8	2.2764	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.34523809523809523, 'recall': 1.0, 'f1': 0.5132743362831858, 'number': 58}	{'precision': 0.8, 'recall': 1.0, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 12}	0.3825	0.7447	0.5054	0.4175
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0.5343	7.0	14	2.1468	{'precision': 0.75, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 12}	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 12}	{'precision': 0.448, 'recall': 0.9655172413793104, 'f1': 0.6120218579234973, 'number': 58}	{'precision': 0.5217391304347826, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6857142857142856, 'number': 12}	0.4773	0.8936	0.6222	0.5258
0.5343	8.0	16	2.4766	{'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9600000000000001, 'number': 12}	{'precision': 0.1, 'recall': 0.08333333333333333, 'f1': 0.0909090909090909, 'number': 12}	{'precision': 0.42962962962962964, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6010362694300518, 'number': 58}	{'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 12}	0.4716	0.8830	0.6148	0.5206
0.5343	9.0	18	2.0313	{'precision': 0.7058823529411765, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8275862068965517, 'number': 12}	{'precision': 0.3076923076923077, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.42105263157894735, 'number': 12}	{'precision': 0.48214285714285715, 'recall': 0.9310344827586207, 'f1': 0.6352941176470589, 'number': 58}	{'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7272727272727273, 'number': 12}	0.4886	0.9149	0.6370	0.5361
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