outputs

This model is a fine-tuned version of KoichiYasuoka/bert-base-japanese-char-extended on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 2.2432
• F1: 0.1451
• Precision: 0.1495
• Recall: 0.1410
• Accuracy: 0.1914
• F1 Art: 0.2010
• F1 Conj: 0.1410
• F1 Dj: 0.0
• F1 Dp: 0.0606
• F1 Dv: 0.0
• F1 Erb: 0.0
• F1 Et: 0.0513
• F1 Ntj: 0.0273
• F1 Oun: 0.0
• F1 Ron: 0.1128
• F1 Ropn: 0.0102
• F1 Um: 0.0400
• F1 Unct: 0.6066
• F1 Ux: 0.0932
• F1 Ym: 0.0296
• F1 : 0.0

Model description

More information needed

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: 3e-05
• train_batch_size: 32
• eval_batch_size: 64
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 2
• total_train_batch_size: 64
• optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.06
• num_epochs: 10

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1	Precision	Recall	Accuracy	F1 Art	F1 Conj	F1 Dj	F1 Dp	F1 Dv	F1 Erb	F1 Et	F1 Ntj	F1 Oun	F1 Ron	F1 Ropn	F1 Um	F1 Unct	F1 Ux	F1 Ym	F1
2.3878	1.0	638	2.4024	0.1351	0.1440	0.1272	0.2013	0.1619	0.1305	0.0061	0.0106	0.0	0.0	0.0813	0.0377	0.0	0.0	0.0191	0.0567	0.5886	0.1625	0.0446	0.0
2.3651	2.0	1276	2.3474	0.1368	0.1418	0.1321	0.1769	0.1957	0.1369	0.0	0.0228	0.0	0.0	0.0250	0.0253	0.0139	0.1175	0.0	0.0205	0.5886	0.0	0.0343	0.0
2.3634	3.0	1914	2.3653	0.1380	0.1403	0.1358	0.1947	0.1914	0.1278	0.0	0.0248	0.0	0.0	0.0783	0.0780	0.0	0.0995	0.0118	0.0	0.5886	0.1129	0.0627	0.0
2.3592	4.0	2552	2.3568	0.1356	0.1365	0.1346	0.1774	0.1776	0.1375	0.0061	0.0282	0.0	0.0	0.0729	0.0283	0.0	0.0966	0.0037	0.0229	0.5886	0.1038	0.0470	0.0
2.3378	5.0	3190	2.3542	0.1386	0.1498	0.1289	0.2005	0.1914	0.1416	0.0	0.0168	0.0	0.0	0.0302	0.0335	0.0057	0.1079	0.0118	0.0161	0.5886	0.0158	0.0182	0.0
2.388	6.0	3828	2.3583	0.1413	0.1578	0.1279	0.2129	0.1672	0.1466	0.0	0.0183	0.0	0.0552	0.0586	0.0349	0.0	0.0995	0.0	0.0229	0.5886	0.1217	0.0391	0.0
2.3177	7.0	4466	2.3540	0.1389	0.1523	0.1277	0.2005	0.1672	0.1434	0.0	0.0026	0.0	0.0	0.0	0.0234	0.0	0.1126	0.0291	0.0229	0.5886	0.1179	0.0182	0.0
2.3434	8.0	5104	2.3745	0.1349	0.1418	0.1286	0.1984	0.1776	0.1341	0.0	0.0006	0.0	0.0	0.0855	0.0402	0.0057	0.1079	0.0118	0.0437	0.5886	0.1038	0.0325	0.0
2.3773	9.0	5742	2.3556	0.1386	0.1444	0.1332	0.1920	0.1914	0.1399	0.0	0.0468	0.0	0.0	0.0583	0.0377	0.0	0.0995	0.0118	0.0437	0.5886	0.0363	0.0390	0.0
2.3234	10.0	6380	2.3626	0.1416	0.1468	0.1367	0.1930	0.1776	0.1385	0.0	0.0617	0.0	0.0	0.0549	0.0377	0.0	0.1079	0.0118	0.0437	0.5886	0.0794	0.0390	0.0

Framework versions

• Transformers 4.53.3
• Pytorch 2.6.0+cu124
• Datasets 4.1.1
• Tokenizers 0.21.2