This model is a fine-tuned version of Goader/liberta-large on the universal_dependencies dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.7012
: {'precision': 0.125, 'recall': 0.0625, 'f1': 0.08333333333333333, 'number': 16}
Arataxis: {'precision': 0.45714285714285713, 'recall': 0.26229508196721313, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 122}
Arataxis:discourse: {'precision': 0.42857142857142855, 'recall': 0.25, 'f1': 0.3157894736842105, 'number': 24}
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Arataxis:rel: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}
Ark: {'precision': 0.7857142857142857, 'recall': 0.7394957983193278, 'f1': 0.7619047619047619, 'number': 238}
Ase: {'precision': 0.8278606965174129, 'recall': 0.7234782608695652, 'f1': 0.7721577726218097, 'number': 1150}
Bj: {'precision': 0.7834008097165992, 'recall': 0.6615384615384615, 'f1': 0.7173308619091752, 'number': 585}
Bl: {'precision': 0.7666666666666667, 'recall': 0.6282660332541568, 'f1': 0.6906005221932116, 'number': 842}
C: {'precision': 0.8067885117493473, 'recall': 0.6866666666666666, 'f1': 0.7418967587034814, 'number': 450}
Cl: {'precision': 0.7, 'recall': 0.14583333333333334, 'f1': 0.2413793103448276, 'number': 48}
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Comp: {'precision': 0.7191780821917808, 'recall': 0.6402439024390244, 'f1': 0.6774193548387097, 'number': 164}
Comp:sp: {'precision': 0.6956521739130435, 'recall': 0.3902439024390244, 'f1': 0.5000000000000001, 'number': 41}
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Dvcl:svc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}
Dvmod: {'precision': 0.75, 'recall': 0.6624087591240876, 'f1': 0.7034883720930232, 'number': 548}
Dvmod:det: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}
Et: {'precision': 0.8075313807531381, 'recall': 0.6992753623188406, 'f1': 0.7495145631067962, 'number': 276}
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Et:nummod: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}
Iscourse: {'precision': 0.7133333333333334, 'recall': 0.5944444444444444, 'f1': 0.6484848484848484, 'number': 180}
Islocated: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}
Ist: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
Ixed: {'precision': 0.2, 'recall': 0.07142857142857142, 'f1': 0.10526315789473682, 'number': 28}
Lat:abs: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}
Lat:foreign: {'precision': 0.25, 'recall': 0.1, 'f1': 0.14285714285714288, 'number': 20}
Lat:name: {'precision': 0.6190476190476191, 'recall': 0.4482758620689655, 'f1': 0.52, 'number': 58}
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Lat:repeat: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
Lat:title: {'precision': 0.5185185185185185, 'recall': 0.32941176470588235, 'f1': 0.40287769784172656, 'number': 170}
Mod: {'precision': 0.7323619631901841, 'recall': 0.6040480708412397, 'f1': 0.6620450606585788, 'number': 1581}
Obj: {'precision': 0.3888888888888889, 'recall': 0.4666666666666667, 'f1': 0.42424242424242425, 'number': 15}
Ocative: {'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 1}
Oeswith: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
Ompound: {'precision': 0.631578947368421, 'recall': 0.3116883116883117, 'f1': 0.41739130434782606, 'number': 77}
Onj: {'precision': 0.6863753213367609, 'recall': 0.4725663716814159, 'f1': 0.559748427672956, 'number': 565}
Oot: {'precision': 0.9019908116385911, 'recall': 0.8764880952380952, 'f1': 0.8890566037735849, 'number': 672}
Op: {'precision': 0.6346153846153846, 'recall': 0.532258064516129, 'f1': 0.5789473684210527, 'number': 62}
Ppos: {'precision': 0.39622641509433965, 'recall': 0.21428571428571427, 'f1': 0.2781456953642384, 'number': 98}
Rphan: {'precision': 0.5, 'recall': 0.06666666666666667, 'f1': 0.11764705882352941, 'number': 15}
Subj: {'precision': 0.8242730720606827, 'recall': 0.7590221187427241, 'f1': 0.7903030303030303, 'number': 859}
Ummod: {'precision': 0.5217391304347826, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5106382978723404, 'number': 48}
Ummod:gov: {'precision': 0.6097560975609756, 'recall': 0.4807692307692308, 'f1': 0.5376344086021505, 'number': 52}
Unct: {'precision': 0.8087492989343803, 'recall': 0.661164603392939, 'f1': 0.727547931382442, 'number': 2181}
Ux: {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.4, 'f1': 0.47058823529411764, 'number': 20}
Xpl: {'precision': 0.6363636363636364, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7000000000000001, 'number': 9}
Overall Precision: 0.7715
Overall Recall: 0.6383
Overall F1: 0.6986
Overall Accuracy: 0.7559

Model description

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Intended uses & limitations

More information needed

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: 32
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 10

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss		Arataxis	Arataxis:discourse	Arataxis:newsent	Arataxis:rel	Ark	Ase	Bj	Bl	C	Cl	Cl:adv	Cl:relcl	Comp	Comp:sp	Dvcl	Dvcl:sp	Dvcl:svc	Dvmod	Dvmod:det	Et	Et:numgov	Et:nummod	Iscourse	Islocated	Ist	Ixed	Lat:abs	Lat:foreign	Lat:name	Lat:range	Lat:repeat	Lat:title	Mod	Obj	Ocative	Oeswith	Ompound	Onj	Oot	Op	Ppos	Rphan	Subj	Ummod	Ummod:gov	Unct	Ux	Xpl	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
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