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lilt-en-funsd-8

Name: lilt-en-funsd-8
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lilt-en-funsd-8

This model is a fine-tuned version of SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.2967
Other: {'precision': 0.9514893617021276, 'recall': 0.9414736842105264, 'f1': 0.9464550264550264, 'number': 2375}
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Credits: {'precision': 1.0, 'recall': 0.4, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 5}
Currency: {'precision': 0.5, 'recall': 0.75, 'f1': 0.6, 'number': 4}
Delivery Date: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
Due Date: {'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 0.9714285714285714, 'f1': 0.9315068493150684, 'number': 35}
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Invoice Number: {'precision': 0.9056603773584906, 'recall': 0.9795918367346939, 'f1': 0.9411764705882353, 'number': 49}
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Line Other Item Name: {'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 15}
Line Quantity: {'precision': 0.8918918918918919, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8741721854304636, 'number': 77}
Line Rate: {'precision': 0.8089887640449438, 'recall': 0.935064935064935, 'f1': 0.8674698795180723, 'number': 77}
Order Date: {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 0.7222222222222222, 'f1': 0.8125000000000001, 'number': 18}
Other Charges: {'precision': 1.0, 'recall': 0.7142857142857143, 'f1': 0.8333333333333333, 'number': 14}
Payment Terms: {'precision': 0.9736842105263158, 'recall': 0.9487179487179487, 'f1': 0.9610389610389611, 'number': 39}
Po Number: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8846153846153846, 'f1': 0.9387755102040816, 'number': 26}
Remit Address: {'precision': 0.7058823529411765, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8275862068965517, 'number': 12}
Shipping Address: {'precision': 0.7058823529411765, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.7741935483870968, 'number': 14}
Shipping Terms: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
Subtotal: {'precision': 0.7407407407407407, 'recall': 0.9523809523809523, 'f1': 0.8333333333333334, 'number': 21}
Tax: {'precision': 0.76, 'recall': 0.7307692307692307, 'f1': 0.7450980392156863, 'number': 26}
Total Amount: {'precision': 0.8769230769230769, 'recall': 0.890625, 'f1': 0.883720930232558, 'number': 64}
Vendor Address: {'precision': 0.75, 'recall': 0.75, 'f1': 0.75, 'number': 24}
Vendor Name: {'precision': 0.7321428571428571, 'recall': 0.8723404255319149, 'f1': 0.7961165048543688, 'number': 47}
Overall Precision: 0.9178
Overall Recall: 0.9234
Overall F1: 0.9206
Overall Accuracy: 0.9543

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: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
training_steps: 2000
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Other	Billing Address	Credits	Currency	Delivery Date	Due Date	Invoice Date	Invoice Number	Line Amount	Line Catlog Number	Line Item Name	Line Other Item Name	Line Quantity	Line Rate	Order Date	Other Charges	Payment Terms	Po Number	Remit Address	Shipping Address	Shipping Terms	Subtotal	Tax	Total Amount	Vendor Address	Vendor Name	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
1.3403	1.56	100	0.6902	{'precision': 0.7414893617021276, 'recall': 0.880421052631579, 'f1': 0.8050048123195379, 'number': 2375}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 25}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.1724137931034483, 'f1': 0.25641025641025644, 'number': 58}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.02040816326530612, 'f1': 0.039999999999999994, 'number': 49}	{'precision': 0.5338345864661654, 'recall': 0.6826923076923077, 'f1': 0.5991561181434599, 'number': 104}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	{'precision': 0.32666666666666666, 'recall': 0.5051546391752577, 'f1': 0.3967611336032389, 'number': 97}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 15}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.4155844155844156, 'f1': 0.5871559633027523, 'number': 77}	{'precision': 0.6111111111111112, 'recall': 0.14285714285714285, 'f1': 0.23157894736842108, 'number': 77}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 18}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 14}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.013888888888888888, 'recall': 0.07142857142857142, 'f1': 0.023255813953488372, 'number': 14}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 21}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26}	{'precision': 0.5833333333333334, 'recall': 0.21875, 'f1': 0.31818181818181823, 'number': 64}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24}	{'precision': 0.34615384615384615, 'recall': 0.19148936170212766, 'f1': 0.2465753424657534, 'number': 47}	0.6772	0.7067	0.6916	0.7934
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