nyt_ingredients-tagger-paraphrase-MiniLM-L3-v2

This model is a fine-tuned version of sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L3-v2 on the nyt_ingredients dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.4826
• Comment: {'precision': 0.641354292623942, 'recall': 0.7546955036994878, 'f1': 0.6934239769904563, 'number': 7028}
• Name: {'precision': 0.7884535655058044, 'recall': 0.8198965294244449, 'f1': 0.8038676952340695, 'number': 9278}
• Qty: {'precision': 0.9891548736939558, 'recall': 0.9878483687755911, 'f1': 0.9885011895321174, 'number': 7571}
• Range End: {'precision': 0.813953488372093, 'recall': 0.7526881720430108, 'f1': 0.782122905027933, 'number': 93}
• Unit: {'precision': 0.9268482490272374, 'recall': 0.9833223249669749, 'f1': 0.9542504607002644, 'number': 6056}
• Overall Precision: 0.8257
• Overall Recall: 0.8797
• Overall F1: 0.8519
• Overall Accuracy: 0.8289

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: 32
• eval_batch_size: 32
• 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	Comment	Name	Qty	Range End	Unit	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
0.7174	0.2	1000	0.6566	{'precision': 0.5088729580444236, 'recall': 0.6345252051582649, 'f1': 0.5647948868453662, 'number': 6824}	{'precision': 0.7654784240150094, 'recall': 0.7879132114052028, 'f1': 0.7765338110165697, 'number': 8803}	{'precision': 0.9619699042407661, 'recall': 0.9810267857142857, 'f1': 0.9714048901782015, 'number': 7168}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 82}	{'precision': 0.9151633349585568, 'recall': 0.9784535186794092, 'f1': 0.945750755794424, 'number': 5755}	0.7711	0.8357	0.8021	0.7841
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